Gonzalo Andrés Ríos Vásquez
Académico
Candidato a Dr. en Ingeniería Industrial. Pontificia Universidad Católica de Valparaiso.
Magíster en Estadistica. Pontificia Universidad Católica de Valparaiso.
Ingeniero Civil Industrial. Universidad de Bío-Bío, Chile.
Línea de investigación:
Investigación centrada en el desarrollo y aplicación de métodos avanzados de ciencia de datos, integrando aprendizaje automático, inteligencia artificial, optimización matemática y econometría aplicada para el apoyo a la toma de decisiones en los ámbitos de la salud, la gestión pública, el bienestar urbano y sistemas complejos.
Asignaturas :
- Inferencia Estadística.
- Econometría
- Python para Inteligencia Artificial
grios@ubiobio.cl
+56 41 311 1714
- Barriga-Gallegos, F., Ríos-Vásquez, G., Figueroa-Torrez, P., de la Fuente-Mella, H., Garrido, C. A., & Febré Vergara, N. (2026). Pressure Injury Risk Assessment in Nursing Practice: A Head-to-Head Comparison of the Braden Scale and Machine Learning Models. Journal of Clinical Medicine, 15(12), 4683.
- Barriga-Gallegos, F., Ríos-Vásquez, G., de la Fuente-Mella, H., Ulloa Catalán, K., & Febré Vergara, N. (2026). Enhancing clinical reliability in pressure injury prediction: A conformal prediction approach with machine learning models. Digital Health, 12, 20552076261450867.
- Ríos-Vásquez, G., de la Fuente-Mella, H., & Ceroni-Díaz, J. (2026). A comprehensive bibliometric analysis of the intersection between quality of life, technical efficiency, and the role of local governments in enhancing urban well-being and public sector performance: G. Ríos-Vásquez et al. Quality & Quantity, 60(1), 1789-1820.
- Barriga-Gallegos, F., Ríos-Vásquez, G., Tapia, G. M., Garrido, C. A., & Vergara, N. F. (2026). Early prediction of pressure injury risk in hospitalized patients using supervised machine learning models based on nursing records. Scientific Reports.
- Ríos-Vásquez, G., De La Fuente-Mella, H., & Ceroni-Díaz, J. (2025). Group-specific SVM with bilevel programming methods for parameter optimization and explainable AI in urban quality of life prediction. IEEE Access.
- Lay-Raby, N., Cea-Gonzalez, P., de la Fuente-Mella, H., & Ríos-Vásquez, G. (2025). Exploring job satisfaction in the platform economy: A multidimensional study of mobile digital platform workers in Chile. Sustainability, 17(2), 532.
- Ríos-Vásquez, G., & de la Fuente-Mella, H. (2023). Mathematical analysis and modeling of the factors that determine the quality of life in the city councils of Chile. Mathematics, 11(5), 1218.