La Inteligencia Artificial y el futuro de la sanidad

Cada vez más, la inteligencia artificial (IA) nos ayuda a reescribir el futuro de nuestro mundo. Pero en España, María Isabel Bernardos ya ha reescrito parte de su propio futuro, cambiando una carrera en astrofísica por otra como científica de datos en Capgemini Engineering.

Preguntamos a María por ese cambio de carrera y por cómo el proyecto de IA en el que trabaja actualmente tipifica la cultura de la innovación en Capgemini, y puede conducir a un futuro más saludable para todos.

Eres científica de datos en Capgemini, pero ¿a qué te dedicabas antes?

Llegué a Capgemini procedente del mundo académico. Tras terminar un doctorado en astrofísica en 2020, trabajé en proyectos de investigación en el campo de la astrofísica de alta energía, y mi interés siempre se centró en el análisis y la ciencia de los datos.

¿Qué te inspiró a cambiar de carrera y pasar de la astrofísica y el mundo académico a la ciencia de datos en Capgemini?

Incluso cuando trabajaba en astrofísica, mi trabajo diario estaba orientado a la ciencia de datos, aplicando técnicas de machine learning al análisis de datos astronómicos. Al final, me di cuenta de que eso era lo que realmente quería hacer, pero lamentablemente un perfil como el mío, más orientado a las partes técnicas del análisis que a las publicaciones científicas, no está tan valorado en el mundo académico. Además, la falta de estabilidad en la carrera científica contribuyó al cambio. Ahora, después de casi un año, creo que ha sido para mejor.

¿Cuál es el proyecto de IA en el que has estado trabajando con Capgemini?

Es un proyecto llamado Inteligencia Artificial para un Envejecimiento Saludable (#AI4HelthyAging). El objetivo es aplicar la IA al diagnóstico y tratamiento precoz de enfermedades relacionadas con el envejecimiento. El uso de herramientas de IA en la salud está cada vez más extendido, ya que permite a los médicos mejorar su capacidad de diagnóstico, detectar antes las enfermedades y elegir después los mejores tratamientos. Estamos utilizando la IA para hacer un seguimiento de la salud de las personas a lo largo del tiempo, poder predecir cuándo empezarán a aparecer estas enfermedades y cuándo iniciar un tratamiento precoz para prevenir la enfermedad o sus síntomas.

¿Cómo podría este proyecto marcar la diferencia en nuestro mundo?

A medida que la población envejece, la salud de las personas mayores pesará cada vez más en nuestros servicios públicos de salud. Realizar un amplio estudio de la evolución de las enfermedades en el tiempo y estudiar cómo podemos detectarlas antes exigiría seguir la salud de los pacientes durante varias etapas de su vida. Esto suele ser una tarea inasequible. Pero con la IA y el uso de modelos predictivos, podemos acelerar esta tarea y aliviar la carga de los servicios sanitarios.

¿Qué ocurrirá cuando finalice el proyecto?

Ya hemos recopilado una gran cantidad de datos de pacientes que ahora se están utilizando para entrenar los modelos de IA, e incluso para desarrollar dispositivos portátiles que podrían seguir la evolución de los pacientes. También hemos estado trabajando en una plataforma en línea, en la que los socios podrán consultar los resultados y las explicaciones de previsiones específicas en un entorno gráfico y fácil de usar. Los próximos pasos consistirán en analizar las necesidades específicas de cada socio y adaptar las soluciones en consecuencia.

Todo suena muy emocionante, pero ¿cómo es realmente trabajar en proyectos como éste?

Me hace sentir que mi trabajo contribuye a crear un mundo y una sociedad mejores, ya que utilizamos la tecnología y todos nuestros conocimientos para mejorar la vida de las personas. Lo más emocionante es tener la oportunidad de investigar los últimos avances en IA. Cada día aprendo nuevas formas de mejorar mis conocimientos y nuevas vías en las que podemos aplicar la IA a la asistencia sanitaria.

En un campo tan puntero, tiene que haber retos. ¿Cuáles son?

Uno de los principales retos es el tratamiento adecuado de los datos, porque se trata de información delicada y personal sobre las condiciones de salud de personas reales. Tenemos que ser cuidadosos y respetuosos con su tratamiento, siguiendo protocolos estrictos. Además, la medicina es un campo muy complejo y amplio, lo que significa que hay muchas incertidumbres. La predicción de enfermedades que se desarrollan a lo largo del tiempo puede verse afectada por muchos factores, lo que supone un gran reto para los científicos de datos.

¿Cuáles son las aptitudes necesarias para desempeñar con éxito este tipo de funciones?

Para mí, una de las habilidades más importantes es la resolución eficaz de problemas. Todos los días te enfrentas a retos con los que probablemente nunca te habías topado antes. Tener la capacidad de desglosar esos problemas y plantear soluciones originales y eficientes es la única manera de no estancarse. Los resultados no siempre son los esperados; surgen dificultades y hay que hacer modificaciones, por lo que hay que adaptar las soluciones a las nuevas condiciones para obtener los mejores resultados.

Cuando se persiguen soluciones de vanguardia, no hay un camino marcado. Tienes que tomar todos los conocimientos de última generación del ámbito que estás estudiando y luego crear algo nuevo. Es muy estimulante y satisfactorio.

¿Puedes resumir una cultura o filosofía de innovación en Capgemini?

Se trata de ser innovador, original y creativo. No puedes quedarte en tu espacio seguro. Se trata de avanzar y buscar nuevas formas de hacer las cosas. Para ello hay que ser curioso y no tener miedo a proponer ideas y probar cosas nuevas, aunque al final no funcionen. El camino hacia la innovación se construye a base de ensayo y error, planteamientos que al principio no funcionan, pero que, al final, conducen a soluciones para los problemas de la gente. Y, por supuesto, ayudar a la gente a envejecer con buena salud, en plena forma, sin enfermedades, es una manera de que todos tengamos un futuro mejor. Esa es realmente la promesa de Capgemini: ayudar a las personas a conseguir el futuro que desean.