David Casacuberta és professor contractat doctor al Departament de Filosofia de la Universitat Autònoma de Barcelona. La seva línia de recerca actual són els impactes socials i cognitius de la intel·ligència artificial, especialment en el camp de la salut i la biomedicina.
A nivell metodològic, la seva recerca se centra en com detectar i minimitzar els biaixos en biomedicina resultants de l’ús d’algoritmes d’intel·ligència artificial, i les possibles discriminacions a minories que podrien sorgir d’aquests biaixos. Aquesta anàlisi es fonamenta, d’una banda, en una comprensió detallada de com funcionen els algoritmes d’aprenentatge automàtic i en com dotar-los de mecanismes d’explicabilitat, i de l’altra, en analitzar les bases epistèmiques en salut pública per tal de poder establir elements en comú i divergències entre una anàlisi estadística de poblacions i els resultats generats per un algoritme d’aprenentatge automàtic.
Igualment, David Casacuberta treballa en protocols de transferència dels resultats teòrics per a la seva possible aplicació en diferents camps. Així, ha participat en diverses conferències i classes magistrals, adreçades a professionals de la intel·ligència artificial, salut pública, disseny d’interfícies o responsables de salut, destacant el curs híbrid (en línia + sessions presencials) de Big Data i Intel·ligència Artificial per al personal sanitari, ofert per Barcelona Bioinformatics i adreçat a responsables de la salut pública i hospitals de les diferents comunitats autònomes d’Espanya, en què ha participat elaborant els materials d’ètica i epistemologia de la IA i presentant-los en les sessions presencials.

David Casacuberta es profesor contratado doctor en el Departamento de Filosofía de la Universitat Autònoma de Barcelona. Su línea de investigación actual son los impactos sociales y cognitivos de las inteligencia artificial, especialmente en el campo de la salud y la biomedicina. A nivel metodológico su investigación se centra en cómo detectar y minimizar sesgos en biomedicina resultado del uso de algoritmos de inteligencia artificial, y las posibles discriminaciones a minorías que podrían surgir de tales sesgos. Este análisis se apoya por un lado en una comprensión detallada de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático y en cómo dotarlos de mecanismos de explicabilidad, y por otro analizar las bases epistémicas en salud pública para así poder establecer elementos en común y divergencias entre un análsis estadistico de poblaciones y los resultados generados por un algoritmo de aprendizaje automático. Igualmente, David Casacuberta trabaja en protocolos de transferencia de los resultados teóricos para su posible aplicación en diferentes campos. Así ha participado en diversas conferencias y clases magistrales, dirigidas a profesionales de la inteligencia artificial, salud pública, diseño de interficies o responsables de salud, destacando el curso híbrido (online + sesiones presenciales) de Big Data e Inteligencia Artificial para el personal sanitario, ofrecido por Barcelona Bioinformatics y dirigido a responsables de la salud pública y hospitales de las diferentes comunidades autónomas de España. en los que ha participado, produciendo los materiales de ética y epistemología de la IA y presentándolos en las sesiones presenciales.