Información de contacto

Calle Pollensa, 6, 2ª Planta, Edificio ECU 2, 28290, Las Rozas de Madrid, Madrid

+ (34) 916 49 22 92 icon_widget_image info@medlabmg.com

Martínez Soriano: “De mayor quiero ser científico de datos”

Ignacio Martínez Soriano

Ignacio Martínez Soriano compagina su puesto de analista de datos en el Hospital Rafael Méndez (Murcia) con su labor en MMG. Aquí forma parte del equipo de Inteligencia Artificial y está encargado de representar documentos con un sistema de vectores para obtener otros parecidos semánticamente. Para ello, aplica el algoritmo del Word2Vec con los conceptos de SNOMED CT y obtiene el significado del documento, lo que permite asociar a cada uno un código normalizado de una terminología clínica. El objetivo no es otro que obtener información que complemente DeepAIMed, el buscador de la start-up tecnológica.

“Me encanta el último enfoque de DeepAIMed para poder integrarlo como un servicio”.

Licenciado en la primera promoción de Informática de la Universidad de Granada, Ignacio Martínez Soriano puede presumir de haber ganado el premio Inforsalud 2012. En este concurso, donde suelen participar casi todos los hospitales públicos, obtuvo el reconocimiento a la Mejor Comunicación Oral.

Su aportación consistió en presentar un buscador sintáctico con el que encontrar términos en los informes de alta. Primero, hizo una página web y en ella metió todos los informes de alta que después trató con un algoritmo de clasificación por importancia. “Lo planteé como un Google que facilitaba la búsqueda de referencias”, explicó el informático.

Su verdadera vocación, la inteligencia artificial

El 7 de junio, Ignacio Martínez Soriano asistirá a la tercera edición del CBMS (International Symposium on Computer-Based Medical Systems) que se celebrará en Córdoba. Allí llevará un desarrollo pensado desde MMG basado en el uso de la generación de vectores con aplicación dentro de la terminología clínica de SNOMED CT. “He creado un concepto nuevo, el SNOMED 2Vec”, aseguró.

Lo que ha hecho Soriano ha sido coger las terminaciones clínicas de las descripciones de los conceptos de SNOMED CT y vectorizarlas. Esta vectorización se ha realizado de tal manera que permite la búsqueda de información de modo más eficaz que con búsqueda sintáctica normal.  Según afirma, con este método puede asociar las palabras con precisión en función de dónde se busque.

Ignacio Martínez Soriano trabajó 18 años como jefe de Sistemas de Información en el Hospital Rafael Méndez. Su interés por adquirir conocimientos le llevó a realizar todos los cursos de la Universidad de Stanford ofrecidos en Coursera sobre análisis de datos. Así se dio cuenta de que era su verdadera vocación y pasó a ser analista en el mismo hospital, puesto que ocupa actualmente. A partir de ahí, se centró en la inteligencia artificial enfocada a Deep Learning y Machine Learning y se especializó en procesamiento del lenguaje natural.

“Me especialicé en una técnica concreta, el Word Embedding para analizar palabras y ver las relaciones con su contexto para identificar la semántica. Con esto, se puede descubrir de qué se está hablando gracias a las palabras que hay alrededor”.

Áreas de interés 

Ignacio Martínez Soriano ha vivido la evolución de la tecnología hospitalaria. “Introduje el primer sistema de información un HIS (sistema de información hospitalaria) porque cuando llegué ni siquiera había”, declaró. Echando la vista atrás, explicó que solo tenían un pequeño programa de gestión de archivos, similar a una agenda de pacientes. Entonces, cogió el software del Hospital Virgen de Arrixaca, lo estudió y se lo llevó a Lorca para incorporarle el HIS.

“La inteligencia artificial no es cosa del futuro, ya es realidad con DeepAImed, siempre buscando soluciones”.

Sus objetivos se centran hoy en crear algoritmos predictivos mediante técnicas de Machine Learning, los sistemas Business Intelligence y Open Source. Además, la minería de datos y extracción de información semántica mediante técnicas de procesamiento lenguaje natural ocupan sus áreas de interés.