La investigación y desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos de diagnóstico computarizado proponen una solución a la necesidad de diagnóstico temprano de enfermedades y caracterización de pacientes.
Esta área se plantea como objetivos desarrollar investigación en:
- Sistemas de diagnóstico y de tratamiento de señales médicas.
- Modelos predictivos de sistemas biológicos.
- Análisis de datos clínicos para la caracterización de pacientes.
Dentro de las técnicas más comúnmente utilizadas se encuentra el aprendizaje de máquinas (machine learning), con métodos tales como árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales y deep learning, usados para apoyar la decisión médica. Los avances en esta area se dan a conocer en el Grupo de Aprendizaje de Máquinas en Biomedicina y Salud (GAMBYS), el cual organiza charlas bimensuales.
Investigadores de esta área imparten cursos tales como Estadística, Computación, Matemáticas, Física, Procesamiento de Señales y Reconocimiento de Patrones.