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Actividad
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Experiencia y educación
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CaixaBank Tech
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Licencias y certificaciones
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Convolutional Neural Networks
DeepLearning.AI
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Structuring Machine Learning Projects
DeepLearning.AI
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Neural Networks and Deep Learning
DeepLearning.AI
Publicaciones
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Análisis de la Imagen Digital en Patología desde la Visualización al Procesado.
Revista I+S: Informática y Salud. nº 56
Otros autores -
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Monte Carlo simulation of dose distributions in a 3D deformable male adult voxel phantom
10th International Symposium on Radiation Physics (ISRP-10)
Otros autores -
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Distributed Architecture for Real Time JPEG2000 Medical Images Decompresion and Visualization
3rd European Medical & Biological Engineering Conference (EMBEC), Prague
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Fuzziness and PDE Based Models for the Segmentation of Medical Images
IEEE Transactions on Nuclear Science and Medical Imaging
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Three-dimensional Geometrical Segmentation and Reconstrucction of Anatomical Structures.
The Internacional Society for Optical Engineering, SPIE2005
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Detección automática de lesiones en la mama
XXV Jornadas de automática, Ciudad Real
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Proyectos
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Ignacio Alcalá MD. PhD.
Ahora #gemini funciona dentro de #youtubestudio. Y voy a darte un truquito brutal para que lo aproveches si tienes un canal #médico. Utiliza esta herramienta para preguntarle cu��les son los vídeos que mejor funcionan entre tu audiencia. Genera un GPT personalizado que a partir de esa respuesta, genere un guión listo para leer en un teleprompter basado en evidencia científica, con información de 3 artículos relevantes indexados en pubmed Y cuando digo listo para leer me refiero a "leer tal cual" (Cómprate un teleprompter, paso previo pero imprescindible) (y dile que te de el enlace a los 3 artículos de donde ha sacado la información para verificar si tienes dudas). Ya no tienes excusas
7 comentarios -
Pablo Rosales
Hace unos meses y especialmente en este 2026 la conversación sobre IA en desarrollo de software se ha intensificado muchísimo. Cada semana aparecen nuevas herramientas, agentes de código más avanzados y modelos capaces de escribir, analizar y mejorar software. Esto ha llevado a una pregunta que cada vez escucho más en conversaciones de tecnología: $200 aprox. al mes por herramientas de IA vs el salario de un desarrollador. La pregunta parece simple, pero en realidad plantea algo más profundo sobre cómo se están transformando los equipos de ingeniería. Hoy herramientas de IA pueden: ⚡ generar código ⚡ explicar repositorios complejos ⚡ sugerir refactors ⚡ acelerar debugging ⚡ ayudar con documentación y testing ⚡ y entre muchas cosas mas... Esto cambia radicalmente la productividad individual del desarrollador. Pero hay una diferencia clave que muchas organizaciones están empezando a entender: 🚀 La IA no sustituye al ingeniero. Aumenta su capacidad. Los modelos pueden generar soluciones, pero el valor real sigue estando en quien: 🧠 entiende el contexto del negocio 📝 define arquitectura y trade-offs técnicos ✅ garantiza calidad y seguridad 💡 toma decisiones cuando la complejidad aparece Por eso, las empresas que están obteniendo mejores resultados con IA no están reduciendo equipos. Construyen equipos de ingeniería aumentados por IA. Equipos donde los desarrolladores: 🔍 Investigan más rápido 🛠️ Experimentan más ⏩ Iteran más rápido 📈 Entregan valor en menos ciclos El impacto no es reemplazo, es multiplicar la capacidad del developer. Las herramientas cambiarán. Los modelos evolucionarán. Pero el activo estratégico seguirá siendo el mismo: 👨💻 ingenieros capaces de pensar, diseñar y resolver problemas complejos. La pregunta estratégica para los líderes de tecnología hoy es: 🎯 ¿Estamos creando equipos que sepan trabajar con IA como parte natural del proceso de ingeniería? Porque las organizaciones que combinen talento + inteligencia artificial van a definir la próxima generación de equipos de desarrollo.