Soy ingeniero, no médico. Construyo la IA que los médicos acaban usando.

Soy ingeniero biomédico y doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid. Llevo más de diez años trabajando en inteligencia artificial aplicada a la salud.

Dirijo el área de Inteligencia Artificial de Spotlab, una empresa de salud digital nacida como spin-off de la Universidad Politécnica de Madrid. Ahí desarrollamos sistemas de IA que analizan datos médicos para ayudar al diagnóstico y al manejo de pacientes, en casos de uso y especialidades muy distintos: oncohematología, enfermedades infecciosas, enfermedades desatendidas… Uno de ellos, para análisis de médula ósea, se usa hoy en 14 hospitales españoles.

Mi trabajo no acaba cuando el sistema funciona en el laboratorio, que es donde suele acabar el de un ingeniero de IA. Sigue en la parte que casi nadie ve: demostrar que funciona. Diseñar el estudio de evaluación de rendimiento, medir frente a un panel de especialistas, documentar con honestidad dónde el sistema es peor que un humano. Todo eso alimenta el expediente con el que un producto llega al marcado CE bajo la normativa europea de productos sanitarios.

De dónde vengo

Antes de Spotlab pasé cinco años investigando en el Grupo de Tecnologías de Imágenes Biomédicas de la Universidad Politécnica de Madrid, con la que sigo colaborando en proyectos de investigación en inteligencia artificial aplicada a la salud. Mi tesis doctoral fue sobre inteligencia artificial aplicada a imagen torácica y la codirigieron esa misma universidad y el Brigham and Women's Hospital, de Harvard Medical School, donde trabajé durante varias estancias en Boston entre 2016 y 2019.

Sigo investigando, y en varias líneas a la vez: oncohematología digital, imagen torácica, microscopía para enfermedades desatendidas o lectura automatizada de pruebas rápidas, entre otras. He publicado 16 artículos en revistas científicas, 14 de ellos en revistas de primer cuartil, y más de 80 contribuciones a congresos nacionales e internacionales. Acumulan más de 800 citas y un índice h de 15.

En 2023 formé parte del grupo de trabajo con el que la Organización Mundial de la Salud y FIND definieron los requisitos que deben cumplir los lectores de pruebas diagnósticas rápidas.

Por qué enseño

Porque me gusta. Llevo dando clase desde 2015, primero en la universidad, impartiendo inteligencia artificial aplicada a imagen médica entre otras asignaturas.

Lo que no esperaba fue lo que me encontré al pasar de dar clase a estudiantes de ingeniería a dársela a profesionales sanitarios: la distancia entre lo que la IA puede hacer de verdad y lo que se cree que puede hacer es enorme, y en las dos direcciones. Unos esperan magia y otros no se fían de nada.

Hoy dirijo el curso de IA generativa para profesionales sanitarios de CTO, acreditado con 10 ECTS por la UCAM, y doy formación a compañías farmacéuticas, hospitales y sociedades científicas.

Lo que enseño es muy concreto: cómo usar estas herramientas en la consulta, en la docencia, en el papeleo y en la investigación, trabajando sobre casos reales y en directo. Y como me dedico a construir y validar sistemas de IA médica, puedo enseñar también la otra mitad, que es dónde fallan y cuándo no hay que fiarse de lo que devuelven.