Bryan Luna Bravo

Magíster en Física de la Materia por la Università de la Calabria (Italia) y Físico de formación. Especializado en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para el análisis avanzado de imágenes médicas y simulaciones computacionales en salud. Su experiencia combina el rigor científico de la física con el desarrollo de soluciones tecnológicas para la medicina de precisión. Ha participado en proyectos de investigación orientados a la clasificación histológica automatizada mediante redes neuronales convolucionales (CNNs) y a la detección de metaplasia gástrica utilizando modelos como YOLOv8. Fue coautor en el desarrollo de una herramienta web de análisis patológico asistido por IA, que integra técnicas de segmentación inteligente, ajuste de hiperparámetros con Ray Tune y evaluación con Weights & Biases, demostrando una articulación eficaz entre física, computación e imagenología médica. En 2024, participó como estudiante de verano en el experimento ATLAS del CERN, donde diseñó algoritmos de reconstrucción de trayectorias (Smart Seeding) mediante análisis geométrico en ROOT y técnicas de binning espacial. Domina entornos de programación y simulación como Python, TensorFlow, PyTorch, OpenSlide, Geant4 y Streamlit. Con visión académica y aplicada, ha dictado cursos de formación técnica en programación científica y posee publicaciones indexadas en machine learning aplicado a imágenes radiológicas. Su perfil está orientado a la enseñanza universitaria de inteligencia artificial para ciencias médicas, con énfasis en el reconocimiento computacional de patrones histológicos, simulaciones físicas aplicadas a la medicina y desarrollo de herramientas digitales para diagnóstico asistido.