Nutrición clínica Planes realistas y personalizados
Salud materno-infantil Enfoque preventivo y basado en evidencia
Salud digital e IA Trayectoria en investigación aplicada

Sobre mí

Nutricionista e investigadora con foco en salud, datos y prevención.

Soy nutricionista, Doctora en Ciencias e Ingeniería para la Salud y Docente Investigadora. Mi trayectoria se ha desarrollado en nutrición materno-infantil, salud perinatal, salud digital, mHealth e inteligencia artificial aplicada a salud.

Mi forma de trabajo combina evidencia científica actualizada, evaluación integral y acompañamiento cercano para transformar recomendaciones nutricionales en acciones posibles dentro de la vida cotidiana.

En consulta trabajaremos en:

  • Comprender tu historia alimentaria, contexto y objetivos.
  • Definir estrategias prácticas, sostenibles y medibles.
  • Construir un plan nutricional compatible con tu rutina.
  • Acompañar el proceso sin juicios ni restricciones extremas.

Atención nutricional

Un enfoque integral, claro y centrado en la persona.

La consulta está orientada a generar cambios realistas, considerando salud, hábitos, preferencias, horarios, historia clínica y objetivos personales.

Evaluación nutricional integral

Revisión de antecedentes, hábitos, estilo de vida y objetivos para establecer un punto de partida claro.

Plan alimentario personalizado

Orientaciones concretas y adaptadas a tu realidad, con foco en adherencia, flexibilidad y bienestar.

Salud metabólica y prevención

Acompañamiento nutricional para factores cardiometabólicos, composición corporal y hábitos sostenibles.

Nutrición materno-infantil

Apoyo nutricional con mirada preventiva, educativa y basada en evidencia para etapas sensibles de salud.

Investigación y trayectoria científica

Investigo cómo la nutrición, los datos y la inteligencia artificial pueden mejorar la prevención en salud.

Mi carrera combina nutrición clínica, investigación aplicada, docencia universitaria y salud digital. He desarrollado proyectos orientados a comprender perfiles de riesgo, hábitos alimentarios y desenlaces de salud desde una mirada preventiva, personalizada y basada en evidencia.

Salud materno-perinatal

Investigación en nutrición, riesgo gestacional, biomarcadores y desenlaces materno-neonatales.

Inteligencia artificial en salud

Uso de machine learning, modelos predictivos e IA interpretable para apoyar decisiones en salud.

Datos, prevención y salud digital

Análisis de datos clínicos, mHealth, salud pública y estrategias digitales para mejorar el seguimiento.

Actualidad

Docente Investigadora

Desarrollo investigación, docencia e innovación en salud digital, nutrición, odontología e inteligencia artificial aplicada a problemas reales de salud.

2026

Proyecto postdoctoral ANID

Línea de investigación orientada a identificar perfiles maternos multimodales mediante datos nutricionales, inflamatorios y psicosociales para avanzar hacia prevención personalizada.

2025

Doctora en Ciencias e Ingeniería para la Salud

Formación doctoral centrada en salud perinatal, modelos predictivos, machine learning e interpretación de factores nutricionales y psicosociales asociados a riesgo.

2019

Nutricionista

Título profesional por la Universidad de Valparaíso, con una trayectoria posterior orientada a investigación, docencia universitaria y atención basada en evidencia.

Publicaciones científicas

Algunas publicaciones seleccionadas

Mi línea de investigación integra nutrición, salud metabólica, salud materno-perinatal, salud digital e inteligencia artificial aplicada a problemas clínicos y de salud pública. Estas son solo algunas publicaciones representativas.

Salud digitalRevisión sistemática

Telemedicine and Digital Health Interventions for the Management of Metabolic Syndrome

Revisión de intervenciones de telemedicina, mHealth, monitoreo remoto y tecnologías digitales para el manejo del síndrome metabólico, con énfasis en circunferencia de cintura, control glicémico, presión arterial y perfil lipídico.

Metabolic syndromemHealthTelemedicine
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IA en saludFrontiers

Using Machine Learning to Predict Complications in Pregnancy

Revisión sistemática sobre técnicas de machine learning aplicadas a la predicción de complicaciones perinatales, incluyendo registros clínicos electrónicos, imágenes médicas, biomarcadores y señales provenientes de sensores.

Machine learningPregnancyPerinatal health
Leer publicación →
Salud perinatalPublic Health

Impact of pregestational obesity on perinatal complications

Estudio en una cohorte latinoamericana que analiza la asociación entre obesidad pregestacional y complicaciones perinatales, aportando evidencia regional para prevención, consejería y seguimiento durante el embarazo.

Pregestational obesityPerinatal outcomesLatin America
Leer publicación →

Colaboración científica

¿Te interesa colaborar en investigación?

Estoy abierta a conectar con equipos e investigadores/as interesados en nutrición, salud digital, inteligencia artificial aplicada, salud metabólica y salud materno-perinatal.

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Para cuidar tu privacidad y hacer el proceso más simple, el agendamiento se realiza directamente por WhatsApp. Elige una opción y se abrirá un mensaje predeterminado con el tipo de atención que te interesa.

ModalidadPresencial en Casa Ikigai u online según el plan elegido
LugarCasa Ikigai, Quebec 556, Providencia
WhatsApp+56 9 5005 9878

Recomiendo coordinar primero por WhatsApp y revisar antecedentes clínicos sensibles durante la consulta o por canales acordados.

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Atención presencial en Quebec 556, Providencia, Región Metropolitana.

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