Carlos Cano Espinosa es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante. Es Doctor en Informática por la misma universidad, con mención internacional, y Máster en Automática y Robótica. Su actividad investigadora se centra en el análisis de imagen médica mediante técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales profundas y aprendizaje automático, con aplicaciones orientadas al diagnóstico asistido, la cuantificación de biomarcadores y la salud digital.

Ha desarrollado su labor investigadora en centros de referencia como Brigham and Women’s Hospital (Harvard Medical School), donde contribuyó al desarrollo de modelos basados en IA para la segmentación automática del árbol traqueobronquial, la detección de tapones mucosos en la vía aérea y la cuantificación de la activación metabólica del tejido adiposo a partir de imágenes PET/CT. También participó en estudios sobre la evaluación no invasiva de la enfermedad coronaria mediante tomografía computarizada. Posteriormente, llevó a cabo una estancia postdoctoral financiada por el programa María Zambrano en la Universidad Politécnica de Cartagena, centrada en el diagnóstico de patologías oculares mediante aprendizaje profundo. Además, ha colaborado en proyectos financiados por la Agencia Valenciana de Innovación, aplicados al análisis de imagen radiológica en enfermedades respiratorias como la COVID-19.

Es autor de publicaciones en revistas científicas internacionales de alto impacto como IEEE Transactions on Medical Imaging, Medical Image Analysis y NPJ Digital Medicine. Su trayectoria combina una sólida experiencia investigadora con una activa labor docente, impartiendo asignaturas troncales de programación y estructuras de datos en titulaciones de grado en ingeniería informática.