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Marcos Rubio: “Me motiva ayudar con mis desarrollos”

Marcos Rubio forma parte del equipo de Procesamiento de Imagen del Departamento de Inteligencia Artificial e Investigación de MMG. Junto a Clara Soler, está desarrollando un sistema de reconocimiento de piezas y patologías dentales basado en algoritmos. Además, dedica parte de su tiempo libro a un proyecto de teleasistencia con el que ha conseguido el premio Cerner #HCESmartApp y el General COM SALUD / AIES del Hackathon de Salud celebrado recientemente en Madrid.

El Hackathon de Salud es el mayor evento de programación de salud en español. Junto a María González, Carlos Santiago y Ana María Sánchez, Marcos Rubio se presentó con el proyecto Live Health. “María y yo hicimos la carrera juntos y estuvimos juntos en la residencia”, cuenta el ingeniero de visión por ordenador, que estudió Ingeniería Biomédica en la Universidad Carlos III. El pasado julio, su compañera de estudios montó una start-up para ofrecer teleasistencia a personas mayores.

Aumentar la adherencia

Poco a poco, la idea se fue definiendo, hasta convertirse en un sistema de llamadas automáticas para aumentar la adherencia al tratamiento. Para ello, el sistema le recuerda a la persona la toma de medicamentos, además de preguntarle cómo se encuentra. De esta forma, además, se realiza un seguimiento que se pone a disposición de los familiares para su tranquilidad. Ahora, Marcos Rubio y su equipo han adaptado el sistema al ámbito hospitalario para que pueda incorporarse al sistema informático de Cerner, uno de los patrocinadores del hackathon.

Marcos Rubio con su equipo tras ganar el Hackathon de Salud.

“La idea es la misma porque el problema es el mismo: la adherencia, que desemboca en ingresos de urgencia o intervenciones que no deberían producirse”, explica el ingeniero, según el cual su sistema permite ahorrar costes a través de la adherencia. Al mismo tiempo, responde a una necesidad social. “Siempre me ha interesado mucho el tema social, que los desarrollos que hagas lleguen a gente y ayuden. Aquí, en MMG, al final, los desarrollos que hacemos van a llegar a gente. A mí eso al final es lo que me motiva, ayudar con mis desarrollos”.

Creo que la inteligencia artificial es una buena herramienta para intentar llegar a la gente”, dice Marcos Rubio, que reconoce que “esa es la fuerza que le mueve”.

Le mueve, también, la pasión por los números. De hecho, trabajó en un laboratorio de investigación del cáncer durante 3 meses, pero se acabó decantando por la faceta más técnica de su formación. “Al final siempre me he ido orientando a la parte de la algoritmia porque me gustan mucho las matemáticas”, señala el ingeniero, que después del grado universitario realizó un Máster de Multimedia y Comunicaciones mientras trabajaba para PlenOptika, una spin-off del Massachusetts Institute of Technology.

Prescripción de gafas

Allí, desarrolló el algoritmo que permitía prescribir unas gafas en 10 segundos mediante un autorrefractómetro móvil. “Un aparato de estos cuesta entre 15 y 20 000 euros y no se puede mover -explica Rubio-. En países como India hay un montón de gente que tiene necesidades, pero no tiene acceso al diagnóstico”. Con este aparato móvil, se pretendía facilitar el acceso a la prescripción mediante el uso de inteligencia artificial.

“El dispositivo tenía cámaras que medían el ojo con un láser. Este daba en la retina, reflejaba y ese reflejo se grababa con una cámara -cuenta-. Lo que hacíamos era procesar en tiempo real las imágenes para sacar la prescripción de las gafas. No había ni ordenadores ni cloud, así que el código que tenía que estar muy optimizado y funcionar en tiempo real. Mi responsabilidad era que toda esa algoritmia funcionara bien”.

“Cuando ya habíamos hecho todo, estábamos vendiendo y empezó a ser un trabajo más aburrido, decidí cambiar para no parar de hacer cosas”, comenta el ingeniero, que llegó entonces a MMG, donde trabaja con imágenes CBCT. “El problema que tienen estas imágenes es que son muy pesadas y el médico tiene que ir diente por diente para examinarlas. El tiempo medio de evaluación son 10-15 minutos. El objetivo era hacer un algoritmo que te hiciera lo que te hace un médico en 10 segundos. De esa manera, el médico revisa solo las alertas”, explica.

Imagen dental

En estos momentos, el sistema es capaz de identificar las piezas dentales con un 95% de éxito. Además, es capaz de distinguir 13 patologías. “Hay un montón de empresas que se dedican al reconocimiento por imágenes. Ahora lo que más se habla es tema de radiografía. Incluso los algoritmos consiguen ser mejores que un conjunto de doctores. Es algo que se está moviendo y que va a estar antes que después en la práctica diaria”, asegura Marcos Rubio.

“Si te dan una imagen donde un médico es capaz de ver algo, el algoritmo va a ser también capaz de verlo si lo entrenas bien. Si te dan una imagen en negro, no vas a sacar un cáncer de ahí”, destaca el ingeniero, que deja claro que la inteligencia artificial no es magia.

Además, hace hincapié en la necesidad de democratizar los datos (“por supuesto, todo anonimizado”) para que los algoritmos de imagen médica lleguen a las consultas. “Ya se hace en Estados Unidos en un montón de clínicas. En Israel, que es el país más fuerte en esto, es parte de la rutina. En España está siendo más complicado, pero no me sorprendería que en los próximos 2-3 años sea parte de la rutina hospitalaria. Que una máquina haga un symtom checker de la imagen y te diga: revisa esto que te estás pasando algo por alto”, vaticina el experto.