Luís Gordete é investigador de doutoramento em Engenharia Informática e de Computadores no Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, sob orientação da Professora Sandra Gama (HUMAN Lab). A sua investigação situa-se na intersecção entre Inteligência Artificial, Saúde Digital e Tecnologias de Preservação da Privacidade, com foco na personalização de percursos clínicos e na gamificação como instrumento de literacia em saúde e adesão dos doentes. É Assistente Convidado no Iscte — Instituto Universitário de Lisboa, onde leciona Sistemas Operativos e Bases de Dados, e no Instituto Superior Técnico, onde leciona Bases de Dados (licenciatura) e Platforms for AI Systems (mestrado), unidade dedicada à infraestrutura de sistemas de Inteligência Artificial — ambientes de contentores, infrastructure-as-code, plataformas cloud, orquestração com Kubernetes, serverless AI, DevOps/MLOps e agentic AI. Concluiu no Iscte o Mestrado em Gestão de Sistemas de Informação (2024, classificação 19 valores), com a dissertação "The Role of a Mobile Application in the Journey of a Surgical Patient". Coorienta atualmente uma dissertação de mestrado no Instituto Superior Técnico, com a Professora Sandra Gama, e foi orientador externo de projeto final de licenciatura na Universidade Aberta, concluído em 2026. É autor do artigo "Evaluating OK4Surgery: Hospital Patients Perspectives on Gamification", publicado no International Journal of System of Systems Engineering (vol. 17, n.º 3, Inderscience, 2026), em coautoria com Nuno Geada e Bráulio Alturas. Desenvolveu igualmente trabalho em aprendizagem automática com garantias de privacidade diferencial aplicada a dados cirúrgicos, com o Professor Paulo Carreira. Em paralelo com a atividade académica, é fundador e CEO da CODEBOYS Technology e fundador da HELY, acumulando mais de quinze anos de experiência no desenvolvimento e liderança de plataformas digitais nos setores da saúde e da administração pública. Esta dupla pertença — académica e industrial — informa uma abordagem à investigação orientada para sistemas tecnicamente robustos, cientificamente fundamentados e socialmente responsáveis. Interesses de investigação: Inteligência Artificial aplicada à saúde · Gamificação e envolvimento do doente · Privacidade diferencial e aprendizagem automática com preservação da privacidade · Percursos clínicos digitais · Interação Pessoa-Computador em contextos de saúde.