Profesores e Investigadores

Curriculum Vitae

Presentación

Cristina Soguero-Ruiz received a Telecommunication Engineering degree, a B.Sc. degree in Business Administration and Management, and the M.Sc. degree in Biomedical Engineering from the Rey Juan Carlos University, Madrid, Spain, in 2011 and 2012. She got her Ph.D. in Machine Learning with application in Healthcare and Business Intelligence in 2015. She won the Orange Foundation Best Ph.D. Thesis Award by the Spanish Official College of Telecommunications Engineers. In 2016, she became a faculty member of the Department of Signal Theory and Communications, King Juan Carlos University, Madrid, Spain, where he is currently an associate professor.

Her general interests span data science, machine learning with application to healthcare, tourism and finance.

Docencia impartida en el curso actual

Trabajos de fin de estudios

Filtrar trabajos fin de estudios tutorizados o dirigidos

Nombre del trabajo

Tipo de trabajo

TFG TFM Tesis Doctoral

Año de defensa o lectura

Relación

Tutoría Cotutoría

Histórico docente (últimos 10 cursos)

Listado de proyectos (Últimos 10 años)

RLD_Título: Understanding Threats and Optimizing mitigation and enabling Privacy-by design in AI
Fecha inicio: 01/03/26
Fecha fin: 28/02/31
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa: 360589
Referencia interna: F1482

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
UTOPIA_ Título: Understanding Threats and Optimizing mitigation and enabling Privacy-by design in AI
Fecha inicio: 01/03/26
Fecha fin: 28/02/30
Entidad financiadora: Research Council of Norway
Referencia externa: 360589
Referencia interna: F1481

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
PARTICIPACIÓN EN PROGRAMAS INTERNACIONALES EN LA UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Fecha inicio: 06/06/24
Fecha fin: 30/04/25
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa:
Referencia interna: F1144

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Adquisición de un espectrofotómetro UV Vis Cary 4000 de doble haz para la caracterización óptica de materiales con interés en el campo de la optoelectrónica. permite medir la cantidad de luz absorbida en función de la longitud de onda utilizada. Este instrumento, incide con un haz de luz monocromática a través de la muestra y medir, la luz absorbida por dicha muestra. Al ser un espectrofotómetro de doble haz, sus dos detectores miden de manera simultánea la referencia y la muestra de estudio con mayor exactitud.
Fecha inicio: 01/01/23
Fecha fin: 30/06/23
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa:
Referencia interna: F927

Investigador/es principal/es:

María Vila Santos

Investigadores:

María Vila Santos
Francisco Manuel Melgarejo Meseguer
David Gualda Gómez
Cristina Soguero Ruíz
Javier Bartolomé Vílchez
Aprendizaje automático Bayesiano para datos definidos en grafos.
Fecha inicio: 15/06/22
Fecha fin: 14/06/24
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa:
Referencia interna: F861

Investigador/es principal/es:

Luca Martino

Investigadores:

Leopoldo Carro Calvo
Eduardo Morgado Reyes
Víctor Manuel Tenorio Gómez
Roberto San Millán Castillo
Andrei Buciulea Vlas
Antonio García Marqués
Cristina Soguero Ruíz

Otros colaboradores:

Luca Martino
DAVID DELGADO GOMEZ
Jesse Read
Avanzando el Procesado de Datos Basados en Grafos: Del Aprendizaje de la Topología al Análisis de Datos Biomédicos.
Fecha inicio: 01/11/24
Fecha fin: 31/10/26
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: LÍNEA A. CP2301
Referencia interna: F1180

Investigador/es principal/es:

Samuel Rey Escudero

Investigadores:

Samuel Rey Escudero
Cristina Soguero Ruíz
Antonio García Marqués
Víctor Manuel Tenorio Gómez
Sergio Rozada Doval
Andrei Buciulea Vlas
Óscar Barquero Pérez

Otros colaboradores:

Luca Martino
Santiago Segarra
Gonzalo Mateos Buckstein
Ayudas para la contratación de Ayudantes de Investigación de la Comunidad de Madrid 2023. (PEJ-2023-AI/SAL-GL-27540)
Fecha inicio: 01/03/24
Fecha fin: 28/02/26
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: PEJ-2023-AI/SAL-GL-27540
Referencia interna: F1027

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
CeBMI_UNIVERSITY-INDUSTRY EDUCATIONAL CENTRE IN ADVANCED BIOMEDICAL AND MEDICAL INFORMATICS (KNOWLEDGE ALLIANCE)
Fecha inicio: 01/01/20
Fecha fin: 31/12/22
Entidad financiadora: European commision
Referencia externa: 612462-EPP-1-2019-1-SK-EPPKA2-KA – P5
Referencia interna: M2206

Investigador/es principal/es:

Luis Ignacio Pastor Pérez

Investigadores:

Luis Ignacio Pastor Pérez
Cristina Soguero Ruíz
Sofía Bayona Beriso
César Cáceres Taladriz
Ignacio Prieto Egido
Aarón Sújar Garrido

Otros colaboradores:

Francisco González de Quevedo González de Quevedo
Esteban Pérez Castrejón
Andrea González García
Antonio García García
Aitor Garrido Madrigal
De hipertensión arterial a diabetes. Identificación de factores de riesgo mediante aprendizaje automático con datos heterogéneos
Fecha inicio: 01/01/18
Fecha fin: 31/12/20
Entidad financiadora: Instituto de Salud Carlos III
Referencia externa: DTS17/00158
Referencia interna: F563

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Rebeca Goya Esteban
Inmaculada Mora Jiménez
Óscar Barquero Pérez
Antonio García Marqués
Francisco Javier Ramos López
José Luis Rojo Álvarez

Otros colaboradores:

Isabel Caballero López_Fando
Rafael García Carretero
Pablo De Miguel Bohoyo
FRANCISCO JAVIER RIVAS FLORES
José Luis Rodríguez Calvín
Ángel Gómez Delgado
Extracción de Conocimiento para Predicción de la Evolución Clínica usando Análisis de Datos
Fecha inicio: 30/12/16
Fecha fin: 29/12/20
Entidad financiadora: MINISTERIO DE ASUNTOS ECONOMICOS Y TRANSFORMACION DIGITAL
Referencia externa: TEC2016-75361-R
Referencia interna: F526

Investigador/es principal/es:

Inmaculada Mora Jiménez
Óscar Barquero Pérez

Investigadores:

Inmaculada Mora Jiménez
Óscar Barquero Pérez
Samuel Rey Escudero
Antonio García Marqués
Cristina Soguero Ruíz
Francisco Javier Ramos López

Otros colaboradores:

FREDDY ROBERTO ACOSTA BUENAÑO
Alejandro Ribeiro
Georgios B. Giannakis
JORGE TARANCON REY
José Luis Rodríguez Calvín
Leo Anthony Gutierrez Cell
Sergio Martínez Agüero
SANTIAGO MARTIN SEGARRA
Fernando José Iglesias García
FRANCISCO JAVIER RIVAS FLORES
Alejandro Reguilón Escalona
Joaquín Álvarez Rodríguez
Rafael García Carretero
Óscar Escudero Arnanz
ROBERT JENSSEN
Integración de las Ciencias del Transporte y de los Datos para impulsar una movilidad en red Socialmente Responsable y un Entorno Sostenible.
Fecha inicio: 01/12/22
Fecha fin: 30/11/24
Entidad financiadora: AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
Referencia externa: TED2021-130347B-I00
Referencia interna: F897

Investigador/es principal/es:

Luis Cadarso Morga
Antonio García Marqués

Investigadores:

Luis Cadarso Morga
Antonio García Marqués
Samuel Rey Escudero
Andrei Buciulea Vlas
Cristina Soguero Ruíz
Inmaculada Mora Jiménez
Sergio Rozada Doval
Víctor Manuel Tenorio Gómez
Raúl de Celis Fernández

Investigadores o Técnicos:

Fernando Real Rojas

Otros colaboradores:

Óscar Escudero Arnanz
Vikrant Vaze
Sergio Martínez Agüero
Antón Sanjurjo Área
Alejandro Ribeiro
Esteve Codina Sancho
Geert Leus
Luca Martino
Clara García Vicente
Adrián Barea Vilar
Cynthia Bamhart
Georgios B. Giannakis
Inteligencia artificial para la industria 4.0: generación de datos, modelado avanzado optimización e interpretabilidad. (DSSP4N)
Fecha inicio: 01/01/25
Fecha fin: 31/12/28
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: TEC-2024/COM-89
Referencia interna: F1299

Investigador/es principal/es:

Antonio García Marqués

Investigadores:

Antonio García Marqués
Sergio Rozada Doval
Cristina Soguero Ruíz
Luis Miguel López Ramos
Andrei Buciulea Vlas
Samuel Rey Escudero
Víctor Manuel Tenorio Gómez

Investigadores o Técnicos:

Fernando Real Rojas

Otros colaboradores:

SUNDEEP PRABHAKAR CHEPURI
IDS VAN DER WERF
Madeleine Navarro
Intelligent decision support systems to predict chronic and critical patient health trajectories using cutting-edge visual analytics and data-driven techniques.
Fecha inicio: 01/01/24
Fecha fin: 31/03/25
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa: 2023/SOLCON-132212
Referencia interna: F1084

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz
Manuel Rubio Sánchez

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Manuel Rubio Sánchez
María Isabel Caballero López-Fando
Jesús María San Román Montero
Samuel Rey Escudero
Cristian David Chushig Muzo
Pablo Miguel Barreiro García
Inmaculada Mora Jiménez

Otros colaboradores:

DIRK JOACHIM LEHMANN
Karl Oyvind Mikalsen
Joaquín Álvarez Rodríguez
Paloma Santos Álvarez
Paolo Soda
Arturo Erdely
Miquel Sanchez Marre
ROBERT JENSSEN
Angel Gomez Delgado
Pablo De Miguel Bohoyo
Luca Martino
BERNARD ANGEL HERNANDEZ PEREZ
Rosa Sicilia
Métodos de Aprendizaje Automático Para Predecir Infecciones por Gérmenes Multirresistentes en la Unidad de Cuidados Intensivos
Fecha inicio: 01/01/20
Fecha fin: 01/09/20
Entidad financiadora: Universidad Rey Juan Carlos
Referencia externa:
Referencia interna: F656

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Ignacio Prieto Egido

Otros colaboradores:

ALMUDENA ESCRIBA BARCENA
Métodos de aprendizaje automático y visualización de datos clínicos para predecir la multirresistencia antimicrobiana en la unidad de cuidados intensivos
Fecha inicio: 01/01/20
Fecha fin: 30/06/22
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa:
Referencia interna: F661

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Alberto Sánchez Campos
Samuel Rey Escudero
José Luis Rojo Álvarez
Antonio García Marqués
Manuel Rubio Sánchez
Ignacio Prieto Egido
Inmaculada Mora Jiménez
Francisco Javier Ramos López

Otros colaboradores:

Damián Ruiz Coll
Luca Martino
Joaquín Álvarez Rodríguez
Nuevas técnicas de aprendizaje automático y análisis visual para caracterizar factores de riesgo asociados a bacterias multirresistentes
Fecha inicio: 01/06/20
Fecha fin: 30/11/24
Entidad financiadora: AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
Referencia externa: PID2019-107768RA-I00
Referencia interna: F691

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Miguel Ángel Muñoz Mohedano
Cristian David Chushig Muzo
Vanesa Gómez Martínez
Manuel Rubio Sánchez

Otros colaboradores:

Karl Oyvind Mikalsen
Óscar Escudero Arnanz
Leo Anthony Gutierrez
Vicente Aranzana
Sergio Martínez Agüero
DIRK JOACHIM LEHMANN
Joaquín Álvarez Rodríguez
ROBERT JENSSEN
ALMUDENA ESCRIBA BARCENA
RLD WARIFA_Watching the risk factors: Artificial intelligence and the prevention of chronic conditions
Fecha inicio: 01/01/21
Fecha fin: 31/05/27
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa:
Referencia interna: F741

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Eva Milara Hernando
Reconocimiento de patrones multimodales para caracterización y predicción de la evolución clínica de pacientes afectados por SARS-COV-2.
Fecha inicio: 01/01/21
Fecha fin: 30/09/22
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa:
Referencia interna: M2408

Investigador/es principal/es:

Inmaculada Mora Jiménez
Ángel Torrado Carvajal

Investigadores:

Inmaculada Mora Jiménez
Ángel Torrado Carvajal
José Luis Rojo Álvarez
Alberto Sánchez Campos
Cristina Soguero Ruíz
Norberto Antonio Malpica González

Otros colaboradores:

Ángel Gómez Delgado
Adrián García Romero
Carlos Arias Alcaide
Jesus Rodriguez Pascual
Paloma Santos Álvarez
Jose Maria Castellano Vazquez
Jose Felipe Varona Arche
Sistemas de apoyo a la decisión para predecir infecciones causadas por bacterias multirresistentes usando técnicas avanzadas, dirigidas por datos y de analítica visual.
Fecha inicio: 01/09/24
Fecha fin: 31/12/27
Entidad financiadora: AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
Referencia externa: PID2023-149457OB-I00
Referencia interna: F1161

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz
Manuel Rubio Sánchez

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
Manuel Rubio Sánchez
Subvenciones del Programa de Jóvenes Investigadores para la contratación de personas jóvenes, menores de 30 años, capacitadas para llevar a cabo proyectos de investigación en calidad de investigadoras, tecnólogas, personal técnico y otros perfiles profesionales en I+D+i.
Fecha inicio: 01/02/25
Fecha fin: 31/01/26
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: URJC_2024_10
Referencia interna: F1282

Investigador/es principal/es:

Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Cristina Soguero Ruíz
WARIFA_Watching the risk factors: Artificial intelligence and the prevention of chronic conditions
Fecha inicio: 01/01/21
Fecha fin: 31/07/25
Entidad financiadora: European commision
Referencia externa: 101017385
Referencia interna: F740

Investigador/es principal/es:

Inmaculada Mora Jiménez
Cristina Soguero Ruíz

Investigadores:

Inmaculada Mora Jiménez
Cristina Soguero Ruíz
Luis Cadarso Morga
Cristian David Chushig Muzo

Otros colaboradores:

Sergio Martínez Agüero

Códigos de investigador

- Scopus: 55207356700
- ORCID: 0000-0001-5817-989X

Métricas de impacto por agencia

Agencia	Nº documentos	Nº citas	Índice H	Q1	D1	IFNB	IFNESI
Web of Science	95	1109	17	32	16	1,89	1,32
Scopus	108	1712	21	44	26	1,57	-
Dialnet	7	-	-	-	-	-	-

Publicaciones

Filtrar publicaciones y actividad investigadora

Nombre de la publicación

Tipo de publicación

Año de publicación

Mejor cuartil

Q1 Q2 Q3 Q4

Méritos

Volver al Departamento

Profesores e Investigadores

Centro

Departamento

Área

Grupos de investigación

Centro/Instituto de investigación

Contacto

RLD_Título: Understanding Threats and Optimizing mitigation and enabling Privacy-by design in AI

UTOPIA_ Título: Understanding Threats and Optimizing mitigation and enabling Privacy-by design in AI

PARTICIPACIÓN EN PROGRAMAS INTERNACIONALES EN LA UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS

Aprendizaje automático Bayesiano para datos definidos en grafos.

Avanzando el Procesado de Datos Basados en Grafos: Del Aprendizaje de la Topología al Análisis de Datos Biomédicos.

Ayudas para la contratación de Ayudantes de Investigación de la Comunidad de Madrid 2023. (PEJ-2023-AI/SAL-GL-27540)

CeBMI_UNIVERSITY-INDUSTRY EDUCATIONAL CENTRE IN ADVANCED BIOMEDICAL AND MEDICAL INFORMATICS (KNOWLEDGE ALLIANCE)

De hipertensión arterial a diabetes. Identificación de factores de riesgo mediante aprendizaje automático con datos heterogéneos

Extracción de Conocimiento para Predicción de la Evolución Clínica usando Análisis de Datos

Integración de las Ciencias del Transporte y de los Datos para impulsar una movilidad en red Socialmente Responsable y un Entorno Sostenible.

Inteligencia artificial para la industria 4.0: generación de datos, modelado avanzado optimización e interpretabilidad. (DSSP4N)

Intelligent decision support systems to predict chronic and critical patient health trajectories using cutting-edge visual analytics and data-driven techniques.

Métodos de Aprendizaje Automático Para Predecir Infecciones por Gérmenes Multirresistentes en la Unidad de Cuidados Intensivos

Métodos de aprendizaje automático y visualización de datos clínicos para predecir la multirresistencia antimicrobiana en la unidad de cuidados intensivos

Nuevas técnicas de aprendizaje automático y análisis visual para caracterizar factores de riesgo asociados a bacterias multirresistentes

RLD WARIFA_Watching the risk factors: Artificial intelligence and the prevention of chronic conditions

Reconocimiento de patrones multimodales para caracterización y predicción de la evolución clínica de pacientes afectados por SARS-COV-2.

Sistemas de apoyo a la decisión para predecir infecciones causadas por bacterias multirresistentes usando técnicas avanzadas, dirigidas por datos y de analítica visual.

Subvenciones del Programa de Jóvenes Investigadores para la contratación de personas jóvenes, menores de 30 años, capacitadas para llevar a cabo proyectos de investigación en calidad de investigadoras, tecnólogas, personal técnico y otros perfiles profesionales en I+D+i.

WARIFA_Watching the risk factors: Artificial intelligence and the prevention of chronic conditions