Investigador visitante en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Suiza Occidental (HES-SO Valais/Wallis, 2021). Su investigación se centra en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático basados ​​en aprendizaje profundo como mecanismos de apoyo al diagnóstico, utilizando imágenes médicas y datos clínicos. También realiza investigaciones teóricas sobre el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, contribuyendo a los fundamentos teóricos de estos algoritmos. 

Recibió el Premio a la Excelencia Académica durante cuatro años consecutivos (2008-2011) por logros académicos sobresalientes. En 2013 recibió la Beca de Asistente de Docencia para apoyar sus estudios de maestría y en 2019 recibió el Premio de Investigación en América Latina de Google por su propuesta de tesis de doctorado. Su tesis fue premiada con distinción al Mérito.

CvLAC      Research Gate   Orcid   Scopus   Google Académico   Github   Web of Science   LinkedIn   Página Personal

Artículos de investigación recientes:

Deep Density Estimation for Cone Counting and Diagnosis of Genetic Eye Diseases From Adaptive Optics Scanning Light Ophthalmoscope Images. Toledo-Cortés S., Dubis A.M., González F.A., Müller H.  (2023). Translational Vision Science & Technology. ARVO.

Grading Diabetic Retinopathy and Prostate Cancer Diagnostic Images with Deep Quantum Ordinal Regression.
Toledo-Cortés S., Useche D.H., Müller H., González F.A.  (2022). Computers in Biology and Medicine. Elsevier.

Proyectos relevantes:

1. Regression and Multimodal Learning to Support Medical Diagnosis in Ophthalmology and Histopathology.

2. Support for the Deployment of Smart Grid Technologies in Colombia.

Asignaturas que dicta:
Analítica de Datos.
Proyecto en Analítica Aplicada.
Aprendizaje de Máquina I.
Seminario II.

Departamento:
Tecnologías de la Información y Optimización de Procesos.