Investiga en aprendizaje automático para visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, con foco en la equidad y la robustez de los modelos de visión y lenguaje y aplicaciones en salud. En el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada dirige un equipo que estudia cómo los sesgos en los datos y en los modelos afectan a distintos grupos de pacientes, y cómo detectarlos y corregirlos. Es Doctor en Ciencias de la Computación por la Université Paris-Saclay e INRIA (Francia).

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Citas e índices: Google Scholar, actualizado el 4 de noviembre de 2026. Tesis: CV, octubre de 2026.

Escribile

Trayectoria

  • Investigador del CONICET en el Instituto de Ciencias de la Computación, UBA–CONICET (desde 2019).
  • Investigador visitante con beca Humboldt en la Cátedra de IA en Salud y Medicina de la Universidad Técnica de Múnich (2026).
  • Profesor invitado en la Université Paris-Saclay (CentraleSupélec), Francia (2023–2024).
  • Becario Fulbright en el Martinos Center for Biomedical Imaging (Massachusetts General Hospital / Harvard Medical School) (2021).
  • Becario posdoctoral AXA en el sinc(i), Universidad Nacional del Litoral–CONICET (2017–2019).
  • Investigador posdoctoral en el grupo BioMedIA del Imperial College London (2016–2017).
  • Doctor en Ciencias de la Computación, Université Paris-Saclay / INRIA, Francia (2016).
  • Ingeniero de Sistemas, UNICEN, Tandil (2012).

Investigación

  • Equidad en IA
  • Robustez
  • Modelos de visión y lenguaje
  • Imágenes médicas
  • Sesgos en LLMs
  • IA en salud

Su trabajo mostró, por ejemplo, que el desbalance de género en los datos de entrenamiento produce clasificadores sesgados para el diagnóstico asistido por computadora. Hoy estudia los sesgos de los modelos de visión y lenguaje y de los grandes modelos de lenguaje en salud, la evaluación multilingüe y la estimación de incertidumbre en segmentación de imágenes médicas.

Trabajos destacados

Todas las publicaciones en Google Scholar y en la página de Publicaciones del laboratorio.

Industria y transferencia

  • Head of Machine Learning en Apolo Biotech: modelos de aprendizaje profundo para fenotipado de plantas y modelos de lenguaje de ARN (desde 2024).
  • Líder académico en AnyoneAI: diseño del programa de formación y coordinación de anotación de datos humanos para laboratorios de IA de frontera (desde 2024).
  • Especialista en IA en Entelai: robustez de los modelos de segmentación de imágenes cerebrales (2022–2023).
  • Líder del grupo de Equidad del proyecto ARPH.AI, financiado por el IDRC de Canadá, sobre la historia clínica electrónica argentina (2021–2022).

Premios y distinciones

  • Friedrich Wilhelm Bessel Research Award, Fundación Alexander von Humboldt, Alemania (2025).
  • Distinguished International Associate, Royal Academy of Engineering, Reino Unido (2025).
  • Google Award for Inclusion Research (2022).
  • Premio Mercosur de Ciencia y Tecnología, categoría Investigador Joven, por su trabajo sobre equidad algorítmica y desbalance de género en imágenes médicas (2020).
  • Premio de la Academia Nacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales en Ciencias de la Ingeniería (2020).
  • Best Paper Award, MICCAI AutoImplant Challenge (2020).
  • Outstanding Reviewer Award, CVPR 2021; Honorable Mention Reviewer Award, MICCAI 2021.
  • 1.er puesto en el desafío internacional BraTS de segmentación de tumores cerebrales, MICCAI (2017).

Proyectos y financiamiento

  • Anthropic AI for Science Program (2026), como investigador principal.
  • Googler Initiated Grants Program: detección y explicación de sesgos ocultos con modelos de visión y lenguaje (2024–2025).
  • Centro de IA y Salud para América Latina y el Caribe: modelos de lenguaje clínicos inclusivos en español y salud trans (2024–2025).
  • Google AIR Award: descubrimiento no supervisado de sesgos en imágenes médicas (2022–2023).
  • Royal Society (Reino Unido), International Exchanges: representaciones de la anatomía cardíaca con redes neuronales de grafos (2020–2022).

Comunidad científica

  • Cofundador y vicepresidente del grupo de interés de MICCAI sobre Equidad de la IA en Imágenes Médicas; organizador del workshop FAIMI (2022–2026).
  • Integrante del comité directivo de Khipu, la principal conferencia latinoamericana de IA, y organizador de Khipu 2025; orador principal en Khipu 2020 y 2021.
  • Local Chair de IPMI 2023 (Bariloche) y Area Chair en MICCAI, MIDL y BMVC.
  • Charlas invitadas en Stanford, MIT CSAIL, Johns Hopkins, Google DeepMind, Microsoft Research, Imperial College London e ITU / AI for Good de Naciones Unidas, entre otros.

Docencia y formación

  • Profesor en la Universidad Torcuato Di Tella (Maestría en Management + Analytics, desde 2020) y en la Universidad de San Andrés (Maestría en Ciencia de Datos, desde 2021).
  • Dictó algunos de los primeros cursos de aprendizaje profundo del país desde su regreso a la Argentina en 2017.
  • Dirigió o codirigió 4 tesis doctorales defendidas y más de 10 tesis de maestría en la UNICEN, la UNL y la UBA.

Para colaboraciones y consultas: eferrante@dc.uba.ar · eferrante.github.io

He works on machine learning for computer vision and natural language processing, focusing on the fairness and robustness of vision and language models, with applications in healthcare. At the Applied Artificial Intelligence Lab he leads a team that studies how biases in data and models affect different patient groups, and how to detect and correct them. He holds a Ph.D. in Computer Science from Université Paris-Saclay and INRIA (France).

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Citations and indices: Google Scholar, updated November 4, 2026. Theses: CV, October 2026.

Get in touch

Career

  • Staff Research Scientist, CONICET, at the Institute of Computer Science, University of Buenos Aires–CONICET (since 2019).
  • Humboldt Visiting Research Fellow at the Chair of AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (2026).
  • Invited Professor at Université Paris-Saclay (CentraleSupélec), France (2023–2024).
  • Fulbright Fellow at the Martinos Center for Biomedical Imaging (Massachusetts General Hospital / Harvard Medical School) (2021).
  • AXA Postdoctoral Research Fellow at sinc(i), Universidad Nacional del Litoral–CONICET (2017–2019).
  • Postdoctoral researcher in the BioMedIA group, Imperial College London (2016–2017).
  • Ph.D. in Computer Science, Université Paris-Saclay / INRIA, France (2016).
  • Systems Engineering degree, UNICEN, Tandil, Argentina (2012).

Research

  • AI fairness
  • Robustness
  • Vision and language models
  • Medical imaging
  • Bias in LLMs
  • AI in healthcare

His work showed, for example, that gender imbalance in training data produces biased classifiers for computer-aided diagnosis. He currently studies biases in vision-language models and large language models in healthcare, multilingual evaluation, and uncertainty estimation in medical image segmentation.

Selected work

All publications on Google Scholar and on the lab’s Publications page.

Industry and technology transfer

  • Head of Machine Learning at Apolo Biotech: deep learning models for plant phenotyping and RNA language models (since 2024).
  • Academic Leader at AnyoneAI: curriculum design and coordination of human data annotation for frontier AI labs (since 2024).
  • AI Specialist at Entelai: robustness of brain image segmentation models (2022–2023).
  • Head of the Fairness and Equity group of the ARPH.AI project, funded by Canada’s IDRC, on Argentina’s electronic health records (2021–2022).

Awards and honors

  • Friedrich Wilhelm Bessel Research Award, Alexander von Humboldt Foundation, Germany (2025).
  • Distinguished International Associate, Royal Academy of Engineering, UK (2025).
  • Google Award for Inclusion Research (2022).
  • Mercosur Science and Technology Award, Junior Researcher category, for his work on algorithmic fairness and gender imbalance in medical imaging (2020).
  • Award of Argentina’s National Academy of Exact, Physical and Natural Sciences in Engineering Sciences (2020).
  • Best Paper Award, MICCAI AutoImplant Challenge (2020).
  • Outstanding Reviewer Award, CVPR 2021; Honorable Mention Reviewer Award, MICCAI 2021.
  • 1st place in the international BraTS brain tumor segmentation challenge, MICCAI (2017).

Projects and funding

  • Anthropic AI for Science Program (2026), as principal investigator.
  • Googler Initiated Grants Program: detecting and explaining hidden biases with vision-language models (2024–2025).
  • Center for AI and Health for Latin America and the Caribbean: inclusive clinical language models in Spanish and transgender health (2024–2025).
  • Google AIR Award: unsupervised bias discovery in medical imaging (2022–2023).
  • Royal Society (UK) International Exchanges: representations of heart anatomy with graph neural networks (2020–2022).

Scientific community

  • Co-founder and vice-president of the MICCAI Special Interest Group on Fairness of AI in Medical Imaging; organizer of the FAIMI workshop (2022–2026).
  • Member of the steering committee of Khipu, Latin America’s main AI conference, and organizer of Khipu 2025; keynote speaker at Khipu 2020 and 2021.
  • Local Chair of IPMI 2023 (Bariloche) and Area Chair at MICCAI, MIDL and BMVC.
  • Invited talks at Stanford, MIT CSAIL, Johns Hopkins, Google DeepMind, Microsoft Research, Imperial College London and the United Nations ITU / AI for Good, among others.

Teaching and mentoring

  • Professor at Universidad Torcuato Di Tella (Master in Management + Analytics, since 2020) and Universidad de San Andrés (Master in Data Science, since 2021).
  • Taught some of the first deep learning courses in Argentina after returning in 2017.
  • Supervised or co-supervised 4 defended Ph.D. theses and more than 10 master’s theses at UNICEN, UNL and UBA.

For collaborations and inquiries: eferrante@dc.uba.ar · eferrante.github.io