Jordi Gironés Roig
Licenciado en Matemáticas por la UAB y en económicas por la UOC, actualmente desarrollo mi actividad profesional como responsable de tecnologías SAP en Esteve Pharmaceuticals desde 2013. Esteve Pharmaceuticals es una empresa que opera en el sector Farma y en el sector Químico en las geografías de Europa, Norte América y China.
Los campos de conocimiento donde he tenido más actividad son costes industriales, costes de proyecto, comunicación bancaria y contabilidad general.
Adicionalmente, desde 2008 soy profesor colaborador de la UOC en asignaturas relacionadas con la analítica de datos. De hecho, fruto del trabajo realizado durante más de 10 años en este ámbito, de la mano de la UOC se publicó el libro Minería de Datos, Modelos y Algoritmos.
Finalmente comentar que también he colaborado como traductor y autor de diferentes libros técnicos de SAP con la editorial especializada Expresso Tutorials
Contact: jgironesr@uoc.edu
Líneas de interés
Línea 1: Modelos de Inteligencia aplicados a la predicción de admisiones hospitalarias
En base al estudio de historial de admisiones de pacientes de patologías cardiovasculares se elaboran modelos predictivos que tienen por objetivo prever la siguiente hospitalización con el objetivo de poner en marcha campañas preventivas por un lado y preparar los centros públicos por otro de cara a planificar más eficientemente las cargas de trabajo potenciales.
Identificar la fuentes de datos
Describir el problema y valorar la potencialidad de los datos disponibles
Elaborar modelos predictivos y emitir una relación de conclusiones y recomendaciones.
Línea 2: Modelos de Inteligencia aplicados al reconocimiento de imágenes de radiografía
El reconocimiento de imágenes aplicado a un historial de radiografías clasificadas entre sanas y patología COVID, nos permitirá entrenar modelos de clasificación que pueden proporcionar asistencia automatizada en el diagnóstico de este enfermedad. Adicionalmente también nos deja la puerta abierta a describir patrones de lesiones y el estudio de la evolución de los mismos.
Identificar la fuentes de datos de radiografías
Describir el problema y valorar la potencialidad de las imágenes disponibles
Elaborar modelos de clasificación automática con el objetivo de conseguir recomendaciones sobre el diagnóstico.
Línea 3: Modelos de Inteligencia aplicados a la detección de fraude
El estudio de patrones y la búsqueda de anomalías o desviaciones significativas del comportamiento habitual nos va a permitir la emisión de alertas de fraude para que puedan ser estudiadas más a fondo por peritos expertos en este tipo de delitos.
Utilizaremos la analítica de datos para estudiar patrones de similitud e identificar anomalías potenciales en el juego de datos en base al conocimiento de la historia reciente de expedientes del sector seguros.
Identificar la fuentes de datos de asegurados
Describir el problema y valorar la potencialidad de los datos obtenidos
Elaborar modelos de identificación de comportamientos anómalos e identificación de perfiles de contratos con más riesgo de generar fraude.
Línea 4: Modelos de Inteligencia aplicados al estudio de análisis clínicos
Las ciencas de la salud están muy interesadas en el uso de la analítica de datos como complemento a procesos de detección y diagnóstico de enfermedades, y también a la valoración de respuesta al suministro de fármacos y terapias médicas.
Utilizaremos la analítica de datos para estudiar patrones de similitud e identificar anomalías potenciales en el juego de datos en base al conocimiento de juedos de datos de análisis clínicos.
Identificar la fuentes de datos de análisis clínicos
Describir el problema y valorar la potencialidad de los datos obtenidos
Elaborar modelos de identificación de patrones, detección de enfermedades y evaluación de terapias.
Otras consideraciones
El profesor colaborador puede atender a estudiantes en catalán, castellano e inglés.