Ricardo Ricci Lopes

Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2012), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2015) e doutorado em Machine Learning/medicina pela Universiteit van Amsterdam (2022). No momento atua como Cientista (Senior Data Scientist) na Philips (Brasil). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em aprendizado de máquina, atuando principalmente nos seguintes temas: machine learning, cardiologia, healthcare e data science.

Informações coletadas do Lattes em 24/04/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Machine Learning

2018 - 2022

Universiteit van Amsterdam, UvA
Título: Development and Validation of Machine Learning Models in Cardiology
Orientador: Henk A. Marquering
Coorientador: Bas A. J. M. de Mol.

Mestrado em Ciência da Computação

2013 - 2015

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Aprendizado de máquina baseado em tensores e suas aplicações para Floresta de Caminhos Ótimos
, Ano de Obtenção: 2015.João Paulo Papa.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Tensor; Aprendizado de máquina; OPF.Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de máquina.

Especialização em MBA em Gestão de Projetos

2015 - 2016

Pecege / ESALQ - Universidade de São Paulo
Título: Identificação e proposta de processos do PMBOK para solução de problemas no SCRUM
Orientador: Alice Aloísia da Cruz

Graduação em Sistemas de Informação

2009 - 2012

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Remote - Framework para comunicação entre dispositivos móveis e computadores pessoais
Orientador: Eduardo Martins Morgado

Formação complementar

2022 - 2022

AI in Healthcare Specialization. (Carga horária: 60h). , Stanford University via Coursera, STF, Estados Unidos.

2020 - 2020

AI for Medical Diagnosis. (Carga horária: 20h). , DeepLearning.AI via Coursera, DEEPLEARNINGAI, Estados Unidos.

2019 - 2019

ECG Assessment: an Introduction for Healthcare Providers. (Carga horária: 4h). , St. George's University via FutureLearn, SGU, Inglaterra.

2017 - 2017

Deep Learning Acelerado. (Carga horária: 24h). , NeuralMind Technologies, NM, Brasil.

2015 - 2015

Extensão universitária em Fundamentos de Óptica para Engenheiros. (Carga horária: 48h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2015 - 2015

Certified Scrum Developer. (Carga horária: 56h). , Scrum Alliance, SA, Estados Unidos.

2010 - 2010

Extensão universitária em Bioinformática (IV Curso de Inverno). (Carga horária: 33h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2009 - 2009

Extensão universitária em Introdução a programação PHP e MySQL. (Carga horária: 18h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Holandês

Compreende Pouco, Lê Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de máquina.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Participação em eventos

Artificial Intelligence in Cardiology, Annual Scientific Meeting, European Society of Cardiology (ECS). 2020. (Simpósio).

IEEE 33rd International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS). Inter-Center Cross-Validation and Finetuning without Patient Data Sharing for Predicting Transcatheter Aortic Valve Implantation Outcome. 2020. (Congresso).

Institute QuantiVision Conference 2019. Patient tailored contrast delivery protocol for coronary computed tomography angiography using machine learning. 2019. (Congresso).

International conference on Medical Imaging with Deep Learning. 2019. (Congresso).

International conference on Medical Imaging with Deep Learning. 2018. (Congresso).

Medical Imaging Symposium for PhD students. 2018. (Simpósio).

World Summit AI. 2018. (Feira).

InterCon - Code & Innovation. InterCon - Code & Innovation. 2017. (Congresso).

7th International IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. On the Evaluation of Tensor-based Representations for Optimum-Path Forest Classification. 2016. (Congresso).

TechDay - Fatec. 2015. (Outra).

V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp.Aprendizado de máquina baseado em tensores. 2015. (Oficina).

IV Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp (WPPGCC 2014): Inter e multidisciplinaridade no PPGCC-UNESP.Aprendizado de máquina baseado em tensores. 2014. (Oficina).

Sensors, Signals & Algorithms. 2012. (Outra).

XXIV Congresso de Iniciação Científica da Unesp (1ª Fase). Classificação Automática de Células Germinativas de Peixes Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2012. (Congresso).

XXIV Congresso de Iniciação Científica da Unesp (2ª Fase). Classificação Automática de Células Germinativas de Peixes Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2012. (Congresso).

XII Jornada de Informática - UNESP. 2011. (Outra).

XI Jornada de Informática - UNESP. 2010. (Outra).

X Jornada de Informática - UNESP. 2009. (Outra).

Orientou

Yilin Li

Predicting Non-compliance in Diabetics by Analyzing Multimodal Data with Machine Learning; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Vrije Universiteit, ; Coorientador: Ricardo Ricci Lopes;

Casper van der Kerk

Classifying patient specific documents in the clinical domain; 2019; Dissertação (Mestrado em Medical Informatics) - Amsterdam UMC, ; Coorientador: Ricardo Ricci Lopes;

Produções bibliográficas

ARRARTE TERREROS, NEREA ; STOLP, JEFFREY ; BRUGGEMAN, AGNETHA A. E. ; SWIJNENBURG, ISABELLA S. J. ; LOPES, RICARDO R. ; VAN MEENEN, LAURA C. C. ; GROOT, ADRIEN E. D. ; KAPPELHOF, MANON ; COUTINHO, JONATHAN M. ; ROOS, YVO B. W. E. M. ; EMMER, BART J. ; BEENEN, LUDO F. M. ; DIPPEL, DIEDERIK W. J. ; VAN ZWAM, WIM H. ; VAN BAVEL, ED ; MARQUERING, HENK A. ; MAJOIE, CHARLES B. L. M. . Thrombus Imaging Characteristics to Predict Early Recanalization in Anterior Circulation Large Vessel Occlusion Stroke. Journal Of Cardiovascular Development And Disease , v. 11, p. 107, 2024.
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BLEIJENDAAL, HIDDE ; RAMOS, LUCAS A. ; LOPES, RICARDO R. ; VERSTRAELEN, TOM E. ; BAALMAN, SARAH W.E. ; OUDKERK POOL, MARINKA D. ; TJONG, FLEUR V.Y. ; MELGAREJO-MESEGUER, FRANCISCO M. ; GIMENO-BLANES, F. JAVIER ; GIMENO-BLANES, JUAN R. ; AMIN, AHMAD S. ; WINTER, MICHIEL ; MARQUERING, HENK A. ; KOK, WOUTER.E.M. ; ZWINDERMAN, AEILKO H. ; WILDE, ARTHUR A.M. ; PINTO, YIGAL . Computer versus Cardiologist: Is a machine learning algorithm able to outperform an expert in diagnosing phospholamban (PLN) p.Arg14del mutation on ECG?. HEART RHYTHM , v. 18, p. 79-87, 2020.
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BLEIJENDAAL, HIDDE ; BOERSMA, J. ; LOPES, RICARDO RICCI ; REE, M. H. V. D. ; MEIJBORG, V. M. ; AMIN, A. S. ; WINTER, M. M. ; MARQUERING, HENK A. ; SCHOMAKER, L. ; ZWINDERMAN, A. H. ; PINTO, Y. M. ; WILDE, A. A. ; POSTEMA, P. G. . Deep learning for the identification of patients with a high risk for idiopathic ventricular fibrillation. In: Heart Rhythm, 2022, San Francisco. Heart Rhythm, 2022.

Projetos de pesquisa

2018 - 2022

Otimização do procedimento TAVI utilizando aprendizado de máquina, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ricardo Ricci Lopes - Coordenador / Henk A. Marquering - Integrante., Financiador(es): ITEA3 - Remuneração., Número de produções C, T & A: 4
2013 - 2015

Aprendizado de máquina baseado em tensores e suas aplicações para Floresta de Caminhos Ótiimos, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Ricardo Ricci Lopes - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Histórico profissional

Experiência profissional

2026 - Atual

Factored AI

Vínculo: Contrato, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados

2023 - 2026

Philips Medical Systems, Philips

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista (Cientista de Dados Sênior), Carga horária: 40

2025 - Atual

FATEC RIBEIRÃO PRETO

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor de Ensino Superior, Carga horária: 4

Outras informações:
Disciplina: Inteligência Artificial

2025 - 2025

Etec Antônio de Pádua Cardoso

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor de Ensino Médico/Técnico, Carga horária: 3

Outras informações:
Disciplina: Segurança de Sistemas de Informação

2022 - 2023

Philips Research

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: AI and Data Research Scientist, Carga horária: 40

2018 - 2022

Academisch Medisch Centrum

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador em treinamento, Carga horária: 36

Atividades

07/2020 - 10/2020
Estágios , Biomedical Engineering and Physics department.Estágio realizado, Docência em "Advanced medical imaging processing" - Orientação: Prof. Dr. Mathan Caan.
07/2019 - 10/2019
Estágios , Biomedical Engineering and Physics department.Estágio realizado, Docência em "Advanced medical imaging processing" - Orientação: Prof. Dr. Mathan Caan.
07/2018 - 12/2018
Estágios , Biomedical Engineering and Physics department.Estágio realizado, Docência em "Advanced medical imaging processing" - Orientação: Prof. Dr. Mathan Caan.

2017 - 2018

Udacity

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Course Manager (Machine Learning), Carga horária: 40

Outras informações:
Gerenciar a performance do curso de Machine Learning, tomada de decisões para garantir que os estudantes estão recebendo a melhor experiência possível. Análise de feedbacks de revisores/mentores/estudantes para melhorar os serviços prestados para o aluno a fim de aumentar o sucesso dos alunos. Gerenciamento de mentores e revisores. Trabalhar juntamente com as outras equipes para melhorar as funcionalidades, revisões e cursos. Desenvolvimento de modelos e análises para auxiliar tomada de decisões ou otimizar processos.

2015 - 2017

Instituto de Pesquisas Eldorado

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Software Jr. (Machine Learning), Carga horária: 40

Outras informações:
Atuando como analista de aprendizado de máquinas para a Motorola Mobility no Imaging Team. Planejando algorítimos de aprendizado de máquina (tradicionais e baseados em aprendizagem profunda) para análise de imagem (análise pós captura e qualidade perceptual) e algoritmos de aprendizado de máquina embutidos. para melhoria de câmeras. Principais tecnologias: Python (Scikit-learn, Keras), Google Cloud Platform (BigQuery, TaskQueue, AppEngine), Docker.

2013 - 2014

MStech

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Programador Jr., Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de sistemas web com foco em gestão empresarial e educacional. Tecnologias: C#, asp.net, SQL Server e REST.

2012 - 2012

MStech

Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

Outras informações:
Desenvolvimento de sistemas web com foco em gestão empresarial. Tecnologias: C#, asp.net, SQL Server.