Iván Contreras Fernández-Dávila es profesor e investigador del Departamento de Electrónica y Automática de la Universitat de Girona (UdG). Doctor en Informática por la Universidad Complutense de Madrid en 2014 , su tesis fue reconocida con la Mención Europea, la calificación Summa Cum Laude y el prestigioso premio GENIL. A lo largo de su trayectoria profesional, ha desarrollado su actividad investigadora en instituciones de relevancia como el IE Business School y la propia Universidad Complutense , además de realizar estancias internacionales de investigación de un año en la University of Nottingham (Reino Unido) y en el Fraunhofer Institute (Alemania). Actualmente, compagina su labor docente en la UdG con la dirección de investigación del centro de transferencia tecnológica EASY, acreditado con el sello de calidad TECNIO.
Su línea de investigación principal se enmarca en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático, con un foco muy definido en el diseño de tecnologías médicas aplicadas a la gestión de enfermedades crónicas y la electroestimulación. En este ámbito, destaca su experiencia como investigador principal en proyectos competitivos como VaNeSA, centrado en la modelización de la estimulación no invasiva del nervio vago para enfermedades autoinmunes , así como los proyectos europeos y nacionales SMART-diabetes (Marie Curie Actions) y HYPOMIN. Asimismo, ha colaborado activamente como miembro del equipo de investigación en iniciativas de alto impacto, como la Cátedra DEXCOM y el proyecto europeo PROMETEUS.
Como fruto de esta intensa actividad investigadora y de transferencia de tecnología, ha logrado captar más de 2,5 millones de euros en financiación competitiva y es autor de más de 40 artículos científicos en revistas internacionales indexadas de referencia y capítulos de libro. Entre sus publicaciones recientes más relevantes destacan contribuciones a cabeceras de alto impacto como Nature Communications, Computers in Biology and Medicine o Artificial Intelligence in Medicine. Además, mantiene un fuerte compromiso con la formación de nuevas generaciones de científicos, habiendo co-dirigido con éxito 8 tesis doctorales y 10 tesis de máster
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6896-818X