🚀 DATAMECUM Webinar 🚀 *IA en Salud* RAG en Reproducción-Genómica con Antonio Párraga (TFM Master DL)

📅 El jueves 11 de septiembre de 2025 Antonio Párraga www.linkedin.com/in/antonioparragaleo/ presentó en directo cómo la aplicación de sistemas RAG puede ayudar a los investigadores en sus primeros pasos con la reproducción asistida y las ciencias ómicas. 🚀

Antonio es investigador especializado en medicina reproductiva y bioinformática. Doctorado en Biomedicina, con múltiples proyectos colaborativos en investigación en este área, ocho publicaciones científicas en revistas de alto impacto, participaciones en congresos internacionales e involucrado de lleno en estudios multicéntricos de alcance internacional como el Microbiome Preterm Birth DREAM Challenge, ha combinado su trayectoria con el aprendizaje de la analítica avanzada de datos como alumno de la 1ª promoción del Programa Experto en Data Science y consolidada con el Máster en Deep Learning e IA Generativa de Datamecum. Su perfil dual le ha permitido aplicar metodologías innovadoras basadas en inteligencia artificial a su trabajo en el grupo de la Dra. Patricia Díaz Gimeno (Fundación IVI, IVIRMA Global), centrado principalmente en el estudio del factor endometrial. En el ámbito personal, disfruta de la compañía de sus amigos, del deporte, de la gastronomía y de la montaña.

Estos son los recursos compartidos durante su presentación:
GITHUB https://github.com/antparleo
GOOGLE SCHOLAR https://scholar.google.com/citations?...
LINKEDIN   / antonioparragaleo  

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00:00 Bienvenida y Presentación de Antonio Parraga y su Trabajo Fin de Máster (TFM) como culminación del máster en Deep Learning e IA Generativa (180 horas, inicio 3 de octubre) y el programa experto en Data Science (200 horas, inicio 26 de septiembre).
04:00 Motivación del TFM: la alta especialización en el campo de la biomedicina reproductiva y genómica.
10:00 Construcción del modelo RAG: Recopilación de artículos científicos y la estructuración/almacenamiento de la información.
18:00 Metodología y Evaluación del modelo. Recuperación recursiva de texto para ampliar el contexto. Comparativa de rendimiento de modelos de embedding (E5 Small D2, Snowflake, Gist).
30:00 Demostración de la interfaz del Chatbot.
35:00 Futuras mejoras del modelo.
38:00 Preguntas y respuestas: técnicas de prompting, estrategias de chunking, la gestión del historial del chat y otros.
50:00 Cierre y agradecimientos.

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