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En Ámsterdam, un número relativamente grande de personas están infectadas por el VIH. A pesar de todos los recursos disponibles, siguen produciéndose nuevas infecciones y las personas infectadas no suelen acudir a los servicios de salud hasta que es demasiado tarde. Para cambiar esto, se fundó el H-TEAM (HIV-Transmission Elimination AMsterdam). Juntos, estamos trabajando por un futuro sin nuevas infecciones por el VIH.
El H-TEAM combina varias intervenciones innovadoras para promover la prevención, acelerar las pruebas de detección del VIH y tratar directamente las infecciones, evitando así la propagación del virus. El H-TEAM se centra específicamente en los grupos objetivo de mayor riesgo, como los hombres que tienen relaciones sexuales con hombres y las personas de zonas con alta prevalencia del VIH.
H-TEAM fue creado y puesto en marcha en Ámsterdam y es un enfoque de la epidemia del VIH basado en la ciudad. H-TEAM colabora estrechamente con otras grandes ciudades e intenta, en la medida de lo posible, que sus campañas tengan también un alcance nacional. Este enfoque específico sitúa a H-TEAM en la primera línea de la lucha mundial contra el VIH.
¿Cómo leo la letra H?
Me doctoré en estadística matemática por la Universidad de Leiden en 1994, bajo la supervisión de Willem van Zwet, sobre el tema de los métodos de remuestreo. Tras ocupar puestos de posdoctorado en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad Libre de Ámsterdam, y en el Laboratorio de Estadística de la Universidad de Cambridge, me dediqué a la estadística médica en 1998, trabajando para el Fondo de Vigilancia del VIH y el Centro Internacional de Evaluación de Terapias Antivirales (IATEC), con sede en el Centro Médico de Ámsterdam. En 2000, fui nombrado profesor adjunto en el Departamento de Estadística Médica y Bioinformática del Centro Médico de la Universidad de Leiden.
Haga clic aquí para ver una lista de publicaciones de Pubmed. Nota: estas no incluyen mis publicaciones matemáticas, sino que incluyen las publicaciones de, creo, otros dos H Putter que trabajan en odontología (antes de 2000) y en química (2006).
Fiocco M, Stijnen T, Putter H (2011). Meta-análisis de los resultados del tiempo hasta el evento utilizando un enfoque basado en el peligro: Comparación con otros modelos, robustez y metarregresión. Comp Statist Data Anal. In Press, doi:10.1016/j.csda.2011.05.009.
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Carla van Gils se licenció en Ciencias Biomédicas de la Salud (1994) y se doctoró en Epidemiología en la Universidad de Nimega (1998). En 1998 recibió una beca de la Sociedad Holandesa del Cáncer con la que trabajó como científica visitante en el Instituto Nacional de Ciencias de la Salud Ambiental, Research Triangle Park, NC, EE.UU. en 1999 y 2000. Desde 2001 trabaja en el Centro Julius de Ciencias de la Salud y Atención Primaria. De 2014 a junio de 2021 Carla van Gils fue la coordinadora del programa de Investigación del Cáncer del Centro Julius, miembro del equipo directivo del departamento de Epidemiología y miembro del consejo del programa de Investigación del Cáncer del UMC de Utrecht. En octubre de 2017 fue nombrada profesora de Epidemiología Clínica del Cáncer. Desde junio de 2021 compagina su cátedra con el cargo de directora de la Sociedad Holandesa del Cáncer
Ragusi M.A.A., van der Velden B.H.M., van Maaren M.C., van der Wall E., van Gils C. H., Pijnappel R. M., Gilhuijs K.G.A., Elias S.G. 2022, En: Breast Cancer Research and Treatment. 193 , p. 161-173 13 p.
Ariel Helwani se reúne: Triple H | ENTREVISTA EXCLUSIVA
Hans-Christian Ruiz Euler es profesor adjunto del grupo de nanoelectrónica e investigador principal del Centro de Nanosistemas Inspirados en el Cerebro (BRAINS) de la Universidad de Twente, en los Países Bajos. H.C. Ruiz Euler tiene una formación interdisciplinar con un doctorado en Aprendizaje Automático (ML) y un máster en Física Teórica. Tiene una amplia experiencia en la inferencia de modelos para procesos estocásticos, análisis bayesiano de series temporales y métodos de Monte Carlo, así como en el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
Su investigación se centra en el desarrollo de algoritmos para sistemas de computación no convencionales para el ML y la inteligencia artificial (AI) eficientes basados en la física. En los últimos años, ha desarrollado métodos de ML para sistemas de nanomateriales, lo que ha dado lugar a un campo emergente que podría denominarse Aprendizaje de Materiales. Es el primer autor del artículo Nature Nanotechnology 2020 A deep-learning approach to realizing functionality in nanoelectronic devices. Además, H.C. Ruiz Euler es pionero en el desarrollo de redes neuronales basadas en materiales que utilizan dispositivos nanoelectrónicos de alta capacidad. Su visión a largo plazo es desarrollar sistemas de IA totalmente autónomos basados en redes neuronales autoadaptativas basadas en materiales.
