Científico de la Computación con un doctorado en Ciencia de la Computación.
Mi interés académico está en las dinámicas gobernantes de sistemas complejos. Más recientemente, he estado interesado en la evaluación sistémica de políticas públicas. En particular, estoy interesado en determinar métricas de evaluación que permitan determinar las relaciones entre las entradas del sistema y los resultados. Una de las dificultades más importantes yace en la no linealidad e interdependencia entre los componentes del sistema complejo en el cual son implementados.
Las habilidades de pensamiento metódico desarrolladas durante mi trabajo de investigación se han traducido efectivamente al trabajo en la industria. En particular, proporcionó herramientas para cerrar la brecha entre el conocimiento abstracto generado por la IA y otros modelos computacionales y la realidad en terreno.
La UPA es una universidad privada sin fines de lucro en Asunción, Paraguay. La UPA fue creada como una empresa conjunta entre el sindicato industrial paraguayo (UIP) y la entidad alemana sin fines de lucro SRH Holding. Mi trabajo en la UPA involucraba algo de enseñanza, pero la mayoría de mi tiempo estaba destinado a actividades de investigación. Enseñé cursos de Estadísticas, Ecuaciones Diferenciales, Investigación de Operaciones e Introducción a la Computación, utilizando una variedad de técnicas de enseñanza innovadoras para involucrar y desafiar a mis estudiantes. Estuve activamente involucrado en la administración académica.
Como asesor científico y miembro senior del equipo del Presidente, jugué un papel crítico en el desarrollo de la estrategia a largo plazo para navegar el impacto de COVID-19 en el desarrollo del fútbol. Mis responsabilidades incluyen analizar datos, identificar tendencias y proporcionar recomendaciones basadas en mis hallazgos. Uno de mis logros clave ha sido desarrollar un modelo computacional y analítico completo para estimar tasas de infección y predecir el impacto de la enfermedad en los torneos de la Confederación. Este modelo ha sido utilizado para producir dos publicaciones académicas y actualmente se está utilizando para delinear una estrategia para extraer el máximo valor de los datos. Mi trabajo ha tenido un impacto significativo en la organización, ayudándonos a entender mejor los desafíos planteados por COVID-19 y desarrollar estrategias efectivas para mitigar su impacto en los torneos de CONMEBOL. Estoy orgulloso de haber jugado un papel clave en este esfuerzo.
Paraguay emprendió un ambicioso programa de universalización de atención primaria. Confiando fuertemente en políticas impulsadas por datos, el Ministerio de Salud busca mejorar e integrar las múltiples facetas del sistema de atención médica pública. Como asesor senior del Ministro de Salud, mi rol estaba centrado en la implementación de la agenda del Ministro para una agenda basada en datos y evidencia. Fui miembro del equipo asesor de estrategia COVID-19. Definí el marco para el levantamiento gradual de restricciones que, después de la coordinación con otras agencias gubernamentales, resultó en una Cuarentena Inteligente basada en indicadores en el punto álgido de la pandemia COVID-19.
Consultoría enfocada en el sistema de logística de medicamentos del Ministerio de Salud. Proporcioné una hoja de ruta con mejoras y guía de implementación para el Ministerio. Muchas de estas mejoras estaban en etapas iniciales de implementación antes de la llegada de la pandemia COVID-19.
Durante mi tiempo en Yale, me concentré en dos preguntas fundamentales relacionadas con enfermedades humanas. Estuve involucrado en el desarrollo de métodos analíticos para redes biológicas y modelos basados en redes para el análisis temporal del interactoma humano y en el análisis del interactoma cerebral para la identificación de condiciones neurodegenerativas.
El grupo desarrolla métodos computacionales novedosos para responder preguntas motivadas biológicamente. El grupo colabora muy de cerca con biólogos experimentales y científicos clínicos para validar nuestros modelos y proporcionar retroalimentación para mejorar su potencia. El objetivo final del grupo es la investigación traslacional y la bioinformática de descubrimiento a través de enfoques que integren datos moleculares y de sistemas para avanzar nuestro entendimiento de la biología organismal en salud y enfermedad.
Mientras estaba en Cornell, estuve involucrado en el desarrollo de modelos predictivos para enfermedades complejas. Desarrollamos métodos para establecer relaciones de similitud entre enfermedades hereditarias. Estos métodos se convertirían más tarde en una parte importante de la investigación.
Mi CV académico está disponible en Inglés