Bioingeniería: detección de enfermedades pulmonares con Deep Learning

• Tareas:
• _Implementé pipelines ETL para procesar audios respiratorios, incluyendo extracción, control de calidad, balanceo y normalización de señales.
• _Extraje características acústicas con coeficientes cepstrales en la escala Mel (MFCC) para representar patrones bioacústicos relevantes.
• _Diseñé, entrené y evalué modelos de Deep Learning para la clasificación de asma, EPOC, neumonía y condición normal, alcanzando métricas superiores al 81% de exactitud en todos los casos.

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Tecnologías: Python, Keras