Es Ingeniero en Computación por la Universidad Autónoma de Tlaxcala, cuenta con una maestría en Ciencias computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), actualmente cursa el Doctorado en Ingeniería del Lenguaje y del Conocimiento en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) y es Docente en la Universidad del Valle de Puebla. Actualmente su investigación busca hacer comprensibles e interpretables los modelos actuales de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones médicas mediante explicaciones claras, confiables y éticamente responsables. Esta ponencia nos invita a reflexionar sobre la necesidad de transparencia en los sistemas de inteligencia artificial, particularmente en entornos clínicos donde las decisiones impactan directamente en la vida de las personas.