Fernando Eiras: innovación y liderazgo en la Medicina Intensiva a través de la Inteligencia Artificial 

En la Fundación Innovación Bankinter, nos sentimos muy orgullosos de los exalumnos que se han formado en nuestro programa Akademia. 

La singularidad del programa radica en su diseño y ejecución: abarca desde un exigente proceso de selección de estudiantes hasta un enfoque práctico y vanguardista en el contenido de las clases, complementado por la excelencia de los docentes. Esta combinación resulta en alumnos entusiastas por la innovación, preparados para aportar ideas nuevas y soluciones creativas en sus respectivos campos. 

En esta ocasión, entrevistamos a Fernando Eiras, antiguo alumno de Akademia, Médico especialista en Medicina Intensiva, con un Doctorado en Inteligencia Artificial y Machine Learning en Ciencias de la Salud, un Máster en Gestión Sanitaria y un gran convencido de la bondad de la inteligencia artificial en la medicina moderna, que se encuentra en un momento de transformación acelerada, impulsada por avances tecnológicos que están cambiando la forma en que diagnosticamos, tratamos y gestionamos la salud.  

En este contexto, Fernando Eiras destaca como un ejemplo de integración entre la práctica clínica y la investigación de vanguardia. Fernando combina su trabajo en el Servicio Gallego de Salud (SERGAS) con una sólida trayectoria académica y profesional en inteligencia artificial y machine learning aplicados a la medicina. 

Fernando completó su Tesis Doctoral con mención internacional en Inteligencia Artificial y Machine Learning para el desarrollo de fármacos y ensayos clínicos en la Universidad del País Vasco, lo que le ha permitido situarse a la vanguardia de la investigación médica. Su formación le permite abordar los retos de la medicina desde una perspectiva integral. Además de su labor clínica y académica, Fernando es miembro de la Junta Directiva de la Sociedade Galega de Medicina Intensiva y Unidades Coronarias, y participa activamente en varias asociaciones científicas y grupos de investigación. Su compromiso con la transmisión del conocimiento se refleja en su papel como colaborador docente en la Facultad de Medicina de la Universidad de Santiago de Compostela (USC) y como instructor en simulación clínica. 

La pasión de Fernando por la medicina y su deseo de contribuir al bienestar global también lo llevaron a participar en un programa de cooperación internacional en los campamentos de refugiados del Sahara, una experiencia que ha marcado su carrera y su vida personal. 

En esta entrevista, exploraremos su trayectoria, los desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la medicina intensiva, y su visión sobre el futuro de la salud global. 

Como antiguo alumno de Akademia, ¿qué recuerdos tienes de tu experiencia en el programa y cómo crees que te ayudó a prepararte para tu carrera profesional? 

Mi experiencia en Akademia fue muy positiva. Participé en el programa cuando estaba en tercer año de la carrera de medicina, hace ya 14 años. En ese momento, la idea de la innovación no era algo que tuviera en mente, ya que la formación en medicina se centra principalmente en lo clínico. 

Akademia me abrió las puertas a un nuevo mundo, permitiéndome pensar más allá de la medicina clínica tradicional. Gracias al programa, empecé a colaborar con startups, algo que continúo haciendo hoy en día, y también pude construir una red de contactos profesionales que ha sido muy valiosa para mi carrera. Akademia me ayudó a ver y aprovechar oportunidades fuera del ámbito estrictamente clínico, impactando positivamente mi desarrollo profesional y ampliando mis horizontes. 

Tu pasión por la medicina es evidente. ¿Qué te motivó originalmente a elegir esta carrera y a especializarte en medicina intensiva? 

Desde muy pequeño, siempre quise ser médico. Recuerdo que, incluso antes de tener claro qué implicaba la profesión, ya sentía una atracción hacia la medicina. Durante el bachillerato, mis notas eran justas porque las asignaturas no me apasionaban tanto. Para poder acceder a Medicina, hice una FP de Técnico de Rayos, lo que me ayudó a madurar y a prepararme mejor para enfrentar la carrera. Una vez en Medicina, mis notas mejoraron significativamente porque finalmente estaba estudiando lo que realmente me apasionaba. 

En cuanto a mi especialización en medicina intensiva, siempre me atrajo el cuidado del paciente crítico. Desde la carrera, me orienté hacia los casos más graves, aquellos en los que la vida del paciente estaba en juego. Durante mis estudios, también me certifiqué como técnico de ambulancias, lo que reafirmó mi interés por los pacientes en estado crítico. La medicina intensiva es, probablemente, la especialidad más tecnológica, ya que requiere el uso de diversas máquinas para dar soporte orgánico. Me gusta su dinamismo y la necesidad de intervenciones rápidas y decisivas en situaciones de alta complejidad. Cada día es diferente; puedes tratar desde una hemorragia intracraneal hasta una sepsis o una hemorragia digestiva. Esta variedad y la oportunidad de hacer una diferencia en momentos críticos es lo que me motivó a especializarme en medicina intensiva. 

Pasaste de estar inmerso en el campo de la medicina e involucrarte en el área de inteligencia artificial y machine Learning. ¿Cómo se produjo esta transición y qué te impulsó hacia ella? 

Desde la carrera, ya tenía un interés por la inteligencia artificial. Una amiga cercana, que era ingeniera informática y compañera de facultad, me despertó aún más la curiosidad. Empecé a notar cómo la inteligencia artificial ya nos rodeaba en muchos aspectos de la vida cotidiana, como en los anuncios en redes sociales o en la toma de decisiones automatizadas. Me sorprendía que no se aplicara de manera más amplia en medicina. La transición hacia la inteligencia artificial fue progresiva. Inicié mi tesis doctoral hace cinco años, pero incluso durante la carrera de medicina ya sabía que quería explorar este campo. Al definir mi especialidad en medicina intensiva, me di cuenta del enorme volumen de datos en tiempo real que se genera en esta área, tanto de las máquinas como de las constantes vitales de los pacientes. Me parecía increíble que no se utilizara esa información para mejorar la toma de decisiones y beneficiar al paciente. 

El camino hacia la inteligencia artificial fue facilitado por esa amiga que comento, quien después de estudiar ingeniería informática decidió hacer medicina. Ella me conectó con un grupo de investigación en el País Vasco que estaba interesado en desarrollar una tesis en inteligencia artificial aplicada a la medicina. Este grupo se convirtió en mi punto de partida, ayudándome a formarme y a desarrollar mis primeros modelos de machine learning. La formación fue intensiva y autodidacta. Dediqué muchas horas a reuniones, cursos y estudios por mi cuenta, aprendiendo a utilizar herramientas como R para desarrollar modelos. Con el tiempo, fui conociendo a más personas interesadas en la inteligencia artificial aplicada a la medicina, lo que me permitió formar parte de una red creciente de investigadores en este campo. 

Ahora, estamos trabajando en crear una red de investigación a nivel nacional sobre inteligencia artificial en medicina intensiva. Aunque al principio era complicado encontrar formación específica para médicos en IA y machine learning, ahora empiezan a surgir másters y cursos especializados. Estoy convencido de que estas redes y la colaboración continua serán fundamentales para seguir avanzando y aplicando la inteligencia artificial en la medicina. 

Con tu experiencia combinada en medicina intensiva y tecnologías emergentes, ¿cómo ves que la Inteligencia Artificial transforma el cuidado y la gestión en las UCI? 

La inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto significativo en la medicina intensiva, transformando tanto el cuidado de los pacientes como la gestión de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). Una de las principales ventajas de la IA en este ámbito es su capacidad para manejar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto facilita una monitorización continua y detallada de los pacientes, permitiendo la detección temprana de cambios sutiles en su estado de salud que podrían ser indicativos de complicaciones graves. 

En el contexto de las UCI, donde cada segundo cuenta, la rapidez y precisión con las que la IA puede procesar información y generar alertas es crucial. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones en los datos de los pacientes, ayudando a predecir eventos adversos antes de que ocurran. Esto permite a los equipos médicos intervenir de manera más rápida y efectiva, mejorando así los resultados clínicos. 

La IA también está mejorando la toma de decisiones en las UCI. Por ejemplo, mediante el análisis de datos históricos y actuales de los pacientes, los sistemas de IA pueden sugerir ajustes en los tratamientos, personalizando las intervenciones según las necesidades específicas de cada paciente. De esta manera, aumenta la precisión y eficacia de los cuidados y optimiza el uso de recursos, un aspecto crítico en entornos de alta presión como las UCI. 

Otro aspecto importante es la capacidad de la IA para apoyar la investigación y el desarrollo de nuevas terapias. Al analizar grandes conjuntos de datos de pacientes, la IA puede identificar tendencias y correlaciones que podrían no ser evidentes a simple vista. Esto acelera el proceso de investigación clínica y el desarrollo de tratamientos innovadores, contribuyendo al avance de la medicina intensiva. 

La implementación de la inteligencia artificial en las UCI no está exenta de desafíos. La integración de estas tecnologías requiere una infraestructura adecuada, así como formación y adaptación por parte del personal médico. Sin embargo, los beneficios potenciales son enormes. La IA, además de mejorar la precisión y eficiencia del cuidado en las UCI, también puede liberar tiempo para que los profesionales de la salud se concentren en aspectos más humanos del cuidado, como la comunicación con los pacientes y sus familias. 

¿Hay mucha reticencia entre los médicos a la hora de utilizar estas tecnologías? 

La reticencia que se observa entre los médicos se debe principalmente al desconocimiento. Muchos colegas temen que estas tecnologías puedan reemplazarnos, lo cual es completamente falso. La inteligencia artificial (IA) y el machine learning son herramientas de apoyo diseñadas para mejorar nuestra práctica clínica diaria, no para sustituirnos. 

Es esencial que los médicos comprendan lo que hay detrás de estas tecnologías. Debemos transicionar de ser médicos puramente clínicos a ser profesionales que entiendan y colaboren con científicos de datos. Este trabajo conjunto permitirá desarrollar herramientas que realmente nos ayuden a tomar decisiones clínicas de manera más eficaz. Hace unos años, la reticencia era mayor, pero ahora veo que hay una mayor aceptación y comprensión. Sin embargo, me preocupa que se reduzca la IA a aplicaciones como ChatGPT, que, aunque es una herramienta útil, no representa todo el potencial de la inteligencia artificial. Por ejemplo, recientemente en mi hospital se organizó un curso sobre aplicaciones de IA en la medicina, pero se centró únicamente en el uso de ChatGPT. Esto refleja una comprensión limitada de lo que realmente es la inteligencia artificial y su amplio potencial en el ámbito médico. 

Respecto a tu tesis doctoral en inteligencia artificial y machine learning, ¿podrías compartir con nosotros el enfoque principal de tu investigación y cómo esperas que impacte en el futuro de la práctica médica? 

Mi tesis doctoral se centró en abordar un problema significativo en la industria farmacéutica y en el desarrollo de ensayos clínicos. En esta industria, de cada 10.000 moléculas que se investigan, solo una llega a convertirse en un ensayo clínico, debido a los rigurosos procesos de prueba para asegurar su seguridad y eficacia. Este proceso es extremadamente costoso y consume una gran cantidad de recursos humanos y tiempo, lo que refleja una ineficiencia considerable en la industria. 

El objetivo de mi investigación fue desarrollar modelos de machine learning que pudieran predecir si una molécula es viable para avanzar a la fase de ensayo clínico. Utilizando bases de datos con características de moléculas y de ensayos clínicos, creamos modelos que pueden identificar qué moléculas tienen mayores probabilidades de éxito. Esto permite enfocar los recursos y esfuerzos en las moléculas más prometedoras, optimizando significativamente el proceso. 

Desarrollamos cuatro modelos diferentes para ajustarnos a las distintas características de los datos disponibles, como las especificidades del paciente o del ensayo clínico. Estos modelos lograron una alta sensibilidad y especificidad, con la menor sensibilidad en un 86% y la mayoría superando el 95%. 

Aunque esta investigación es de naturaleza académica, hemos fundado la startup Ikerdata con el objetivo de llevar estos modelos a la práctica industrial y perfeccionarlos. Inicialmente, nos centramos en moléculas anti-VIH, pero los modelos pueden adaptarse fácilmente a otros tipos de fármacos, lo que podría revolucionar la forma en que se desarrollan los ensayos clínicos. 

Has recibido formación en áreas fuera del ámbito sanitario como gestión y liderazgo. ¿Cómo crees que estas habilidades complementan tu práctica médica y tu trabajo en investigación? 

La formación en gestión y liderazgo ha sido fundamental para complementar tanto mi práctica médica como mi trabajo en investigación. En ambas áreas, el trabajo en equipo es crucial. Como intensivistas, a menudo nos encontramos en situaciones de crisis donde debemos liderar y tomar decisiones críticas en cuestión de segundos. La capacidad de gestionar equipos y situaciones de crisis es esencial en estos momentos. 

En la práctica clínica diaria, estas habilidades me permiten coordinar mejor con mis colegas, lo cual es vital cuando se trata de manejar pacientes en estado grave. Además, en la investigación, trabajar en equipos multidisciplinarios es la norma. Esto implica interactuar con profesionales de otros hospitales, universidades e incluso de otros países. La gestión efectiva de estos equipos es esencial para el éxito de cualquier proyecto de investigación, especialmente cuando actúo como investigador principal. 

Estas habilidades de liderazgo y gestión mejoran la dinámica del trabajo en equipo, y también facilitan la interacción diaria con pacientes y sus familias. Ser capaz de comunicarse eficazmente y manejar situaciones difíciles con calma y claridad es una competencia indispensable para cualquier médico. 

Has dedicado una parte significativa de tu carrera a la formación y a la docencia. ¿Qué importancia le das a la educación continua en el campo médico y cómo contribuyes a ello? 

La formación continua es fundamental en el campo médico. La medicina es una disciplina en constante evolución, y lo que hoy es un estándar puede cambiar radicalmente en poco tiempo. La cantidad de artículos científicos y publicaciones que aparecen diariamente es enorme, y mantenerse al día con estos avances es esencial para cualquier profesional de la salud. En todas las disciplinas es importante estar actualizado, pero en medicina es imprescindible. Un médico debe estar constantemente leyendo y formándose para ofrecer la mejor atención posible. 

Contribuyo a la educación continua de varias maneras. Publico investigaciones y artículos científicos que ayudan a compartir conocimientos y descubrimientos con la comunidad médica. Además, participo como ponente en congresos y conferencias, donde comparto mis experiencias y aprendizajes con otros profesionales. La próxima semana, por ejemplo, seré ponente en un congreso. 

Otra forma en la que contribuyo es a través de la formación de residentes. Los médicos en formación que rotan conmigo reciben orientación y aprenden de la práctica clínica diaria. También tengo la intención de involucrarme más en la universidad, para seguir contribuyendo a la educación médica desde una plataforma académica. 

¡Muchas gracias, Fernando! 

Si te interesa la intersección entre la medicina y la inteligencia artificial, no te pierdas el webinar con el Dr. Julio Mayol: IA: La nueva frontera en la Medicina. 

Si quieres conocer los testimonios de otros alumni de Akademia, aquí puedes verlos. 

Y si quieres saber más sobre el programa Akademia, te invitamos a visitar la web de la Fundación.