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M.C. Romero-Ternero

M.C. Romero-Ternero

María del Carmen Romero Ternero es Doctora por la Universidad de Sevilla (2005), Ingeniera en Informática (1999), Máster Oficial en Organización y Gestión de Empresas (2008), Experta en Gestión de Servicios TI en Universidades (2015), Máster en Ciencias Cognitivas (2021) y Experta en Ciberseguridad, Riesgos y Seguridad Digital (2022).Es profesora e investigadora adscrita al Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad de Sevilla, en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.En el ámbito de la investigación, pertenece al Grupo de Investigación Tecnología Electrónica e Informática Industrial (TIC150) desde el año 1999, trabajando en el área de Inteligencia Artificial aplicada a distintos campos, desde el Industrial hasta el ámbito de la Salud y el Bienestar. También es miembro del iBIS (Instituto de Biomedicina de Sevilla).También trabaja en otras líneas que derivan del ámbito de la gestión y la docencia, pero que confluyen con la investigación, en las que también estoy muy interesada:• Gobierno de las tecnologías de la información en las organizaciones: Arquitectura de empresa, transformación digital, estándares y marcos de referencia (COBIT, TOGAF, BPM, ITIL, Verism…),• Seguridad de la Información (ciberseguridad, ENS)• Protección de datos personales (LOPD y RGPD)• Gobierno abierto• Salud digital (competencias digitales, alfabetización digital, redes sociales, ciberacoso…)• Tecnologías de la Información y Violencia de género• Innovación educativa (metodologías activas de aprendizaje, aprendizaje servicio, entornos colaborativos de aprendizaje…)• Soft skills (creatividad, liderazgo, trabajo en equipo, ética profesional, innovación, emprendimiento, inteligencia emocional…)Es miembro de diversos comités científicos de revistas, de congresos internacionales y de instituciones técnicas nacionales (AEPIA) e internacionales (IEEE y ACM).
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UNIVERSIDAD DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
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22 Trabajos publicados Machine Learning to Predict Pre-Eclampsia and Intrauterine Growth Restriction in Pregnant Women.
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