Hiram Galeana Zapién

Investigador Titular "Cinvestav 3C", SNI I

Cinvestav Tamaulipas

834 107 0220. Ext 1140

hiram.galeana@cinvestav.mx

Semblanza:

Ingeniero en Electrónica y Comunicaciones por la Universidad Autónoma de Nuevo León en 2001. Entre 2001 y 2004 trabajó en la empresa de telecomunicaciones Avantel, donde se desempeñó como Ingeniero de Redes de Conmutación y Datos. En 2004 se integró al Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), siendo asistente de investigación en el Grupo de Investigación en Comunicaciones Radio en donde cursó estudios de doctorado con especialización en sistemas de comunicaciones móviles celulares.

En 2007 obtuvo el Diploma de Estudios Avanzados, y el grado de Doctor en Telecomunicaciones por la UPC, Barcelona (febrero, 2011). Su tesis doctoral contribuyó a demostrar que el backhaul celular constituía un potencial cuello de botella a incorporar en los procesos de asignación de recursos en sistemas de comunicaciones celulares con interfaces radio espectralmente eficientes (sistemas 4G en adelante).

Fue profesor visitante en Cinvestav Tamaulipas durante el periodo junio 2011 a junio 2014. De julio 2014 a la fecha es investigador de tiempo completo en Cinvestav Tamaulipas. Amplia experiencia en la formación de recursos humanos a nivel maestría y doctorado.

Ha fungido como responsable técnico de un proyecto financiado por Conahcyt y el Fondo Sectorial de Investigación en Salud y Seguridad Social. Experiencia en el desarrollo de proyectos de investigación financiados por entidades privadas en España y la Unión Europea, todos ellos en el contexto de sistemas de comunicaciones móviles celulares.

Experiencia en la concepción, diseño, desarrollo y administración de proyectos multidisciplinarios en la intersección de ciencias de la computación y ciencias de la salud para el diseño de métodos de predicción de eventos adversos asociados al deterioro de salud del paciente. Sus intereses de investigación se centran en gestión de recursos de red, aprendizaje máquina en dispositivos inteligentes, aprendizaje federado, y salud móvil, con énfasis en su aplicación a sistemas de comunicaciones móviles celulares, entidades de cómputo móvil y casos de uso del Internet de las Cosas.

Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) con nivel 1.

Líneas de investigación:

• Dispositivos y sistemas de cómputo móvil: diseño y validación de métodos de gestión eficiente de recursos a nivel de enlace para sistemas de comunicaciones móviles celulares (5G, 6G) mediante simulación por computadora; se desarrollan estrategias para mejorar la eficiencia energética en dispositivos móviles inteligentes con capacidad de aprendizaje local o colaborativo con entidades de cómputo (edge, fog, o nube), para el despliegue de arquitecturas aprendizaje federado o distribuido en el Internet de las Cosas (IoT). Entre los casos de uso de interés en esa línea de investigación se destacan servicios basados en ubicación y análisis de movilidad.
• Salud móvil: aplicación de fundamentos de computación y comunicación para el diseño de métodos y sistemas de apoyo a la decisión médica, para lo cual se diseñan algoritmos de codificación o fusión de datos de modalidades diversas (clínicas o fisiológicas) para el modelado y predicción de eventos adversos asociados al deterioro de salud del paciente. La línea dirige los esfuerzos hacia dos metas: i) investigación multidisciplinaria en la intersección de ciencias de la computación y ciencias de la salud, fomentando colaboraciones con especialistas médicos de entidades de salud de tercer nivel de atención médica para la validación en entornos controlados de los métodos de predicción de eventos adversos diseñados y, eventualmente, la potencial traslación a un entorno clínico para la atención, seguimiento o prevención de enfermedades crónico degenerativas, y ii) integración de servicios de salud móvil a casos de uso del IoT, incluyendo servicios de ciberseguridad y aprendizaje federado.

Proyectos relevantes:

• Métodos y algoritmos de gestión de recursos a nivel de enlace en sistemas de comunicaciones móviles celulares, con énfasis en casos de uso de Internet de las Cosas.
• Análisis de ubicación y movilidad en sistemas de recopilación de datos de geolocalización mediante una plataforma cognitiva para el uso eficiente de la energía en dispositivos móviles inteligentes.
• Sistemas de apoyo a la decisión médica que incorporan métodos de predicción de eventos adversos asociados al deterioro de salud del paciente basados en análisis automático de datos clínicos y fisiológicos.
• Detección temprana del deterioro del paciente subcrítico mediante un sistema de monitoreo inteligente de signos vitales y parámetros bioquímicos empleando alertas en dispositivos móviles”. Web del proyecto: https://www.tamps.cinvestav.mx/~hgaleana/proyecto_fosiss.html

Publicaciones recientes y/o relevantes:

• Hiram Galeana-Zapién, Edwin Aldana-Bobadilla, Jaime Arciniegas-García, Jordy Vargas-Gómez, José Villalobos-Silva, A flexible framework for coding and predicting acute hypotensive episodes using Markov chains, Knowledge-Based Systems, Volume 284, 2024, 111237, ISSN 0950-7051, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111237.
• Hiram Galeana-Zapién, Miguel Morales-Sandoval, C. A. Leyva-Vázquez, J. Rubio-Loyola, Smartphone-Based Platform for Secure Multi-Hop Message Dissemination in VANETs. Sensors 2020, 20, 330. https://doi.org/10.3390/s20020330
• Edgar A. Esquivel-Mendiola, Hiram Galeana-Zapién, David H. Covarrubias, Edwin Aldana-Bobadilla, Distributed Algorithm for Base Station Assignment in 4G/5G Machine-Type Communication Scenarios with Backhaul Limited Conditions, Sensors, 2020, 20(22), 6553. https://doi.org/10.3390/s20226553
• Rafael Pérez Torres, César Torres Huitzil, Hiram Galeana Zapién, Patente nacional No. MX/a/2019/011068: “Sistema cognitivo dinámico para la determinación autónoma de la ubicación y optimización de energía en un dispositivo de internet de las cosas”, 17 de septiembre de 2019.
• Josué Reyes-García, Hiram Galeana-Zapién, Alejandro Galaviz-Mosqueda, César Torres-Huitzil, Evaluation of the Impact of Data Uncertainty on the Prediction of Physiological Patient Deterioration, IEEE Access, 2018, 6, 38595–38606. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2853701