Destacado científico de datos biomédico y profesor titular del Departamento de Computación y Ciencia Electrónica en la Universidad de la Costa. Es Ingeniero Electrónico y de Telecomunicaciones por la Universidad Autónoma del Caribe (2004), obtuvo una Maestría en Ciencias de la Ingeniería Biomédica en la Universidad Autónoma Metropolitana de México y un Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación en la Universidad del Norte (Barranquilla, Colombia). Su experiencia abarca el desarrollo de modelos predictivos con inteligencia artificial para el pronóstico de condiciones clínicas como el síndrome metabólico y la diabetes, así como la visualización de señales biomédicas. Domina lenguajes como Python y R y herramientas como MATLAB. Reconocido como docente y mentor, ha dirigido múltiples trabajos de grado y ha sido premiado por su excelencia académica. Sus intereses de investigación incluyen instrumentación biomédica, informática en salud, ciencia de datos, inteligencia empresarial e inteligencia artificial.

Uso de la IA para diagnosticar el síndrome metabólico sin necesidad de exámenes de sangre