Felipe Kenji Nakano

Atualmente é pesquisador de pós-doutorado na Katholieke Universiteit Leuven (KULAK), Bélgica. Possui Doutorado em Ciências Biomédicas, com foco em Ciência e Tecnologia, concluído em 2022 na KU Leuven KULAK. É também Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2018), com ênfase em Aprendizado de Máquina, e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (2016).Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente com os seguintes temas: Machine Learning, Hierarchical Classification, Multi-Label Classification, Multi-Target Regression, Label Ranking, Interaction Prediction, Survival Analysis, Deep Learning, Active Learning e Weakly-Supervised Learning. Seus projetos recentes estão inseridos no contexto da medicina de precisão, com foco em aplicações biomédicas como a classificação hierárquica de elementos transponíveis, o desenvolvimento de modelos preditivos para o diagnóstico de fraqueza muscular adquirida na UTI, o acompanhamento longitudinal de pacientes críticos e investigações relacionadas a complicações e funções renais. (Fonte: Currículo Lattes)