T3 EP7 - Prevención de cáncer con IA | La Hora del Tech

Llevar algoritmos al diagnóstico oncológico exige mucho más que resolver un reto de código; es un desafío de ingeniería donde un patrón detectado a tiempo cambia vidas. 

En este episodio con el Dr. Andrés Anaya Isaza, dejamos de lado las interfaces conversacionales comunes para hablar de Deep Tech real aplicado a la medicina preventiva.  

Analizamos el uso de Cross-Transformer Networks en visión artificial y el reto de entrenar modelos con veracidad biológica local para evitar el sesgo geográfico. 

También abordamos los desafíos de infraestructura para integrar software crítico en los flujos de las instituciones de salud, sin perder de vista la responsabilidad humana detrás del código.

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Recuerda que las opiniones expresadas por las personas que participan en este podcast son de su exclusiva responsabilidad, y no necesariamente reflejan la posturas oficiales de Source Meridian.

Transcript

SPEAKER_02 0:00

Es

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la hora del TEC.

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Prepara tu bebida favorita y disfruta de este viaje, donde vamos más allá del código y los datos. Buenas, ¿cómo están? Hola.

SPEAKER_01 0:17

Hola, hola, Cami, ¿cómo estás?

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Bien, ¿y tú, Guis, cómo

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estás? Excelente,

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emocionado. Episodio 7, wow, ¿cierto? Sí. Estamos ya volando, mejor dicho, se nos han ido estos episodios, pero en nada.

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Cuando no está

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entretenido, se le va el tiempo. El tiempo vuela. ¿Quién anda por ahí? ¿Cómo están? Acuérdense que estamos en vivo, los estamos leyendo, estamos pendientes de ustedes. Conéctense y cuéntenos dónde están, quién anda por ahí. porque hoy queremos empezar,

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mejor dicho, volando también. Sí, hoy tenemos contenido de alta calidad. Yo creo que esta temporada se ha caracterizado por eso. Aparte de tener invitados de una altísima calidad, hemos compartido, creo que conocimiento y contenido que para toda la audiencia es de gran valor. Por acá nos acompaña Julián Rodríguez y Óscar

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Morillo. Hola, hola. Hola, ¿cómo estás? Sí. darle rienda suelta a este invitado porque hoy no vinimos a hablar de conceptos abstractos, hoy no vinimos de hablar de teorías nacidas en Silicon Valley, hoy vinimos desde la casa, desde lo que llamamos el mantra sudaka, ¿cierto? de la IA, y es ese tema de decir que nosotros nos piden algo y uno dice se le tiene, ¿cierto? eso es algo muy de la cultura de nosotros colombianos como tal, ¿cierto? entonces, pues antes tener problemas monumentales pues súper chévere tener forma de montar arquitecturas complejas y eso saliendo de un garaje pues con recursos mínimos tipo dos mil pesitos pero usar una visión y la inteligencia artificial no necesariamente para hacer chat corporativos más rápido sino pues para ganarle la carrera a enfermedades como el cáncer o sea esto es un tema wow que es digo yo estamos en el futuro ya o sea estamos en en dónde es, sí o no.

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Tenemos el privilegio de compartir hoy Seth, con una persona que nos viene a hablar de todos esos conceptos que Cami acaba de mencionar, pero qué tal si hablamos un poquito de él para que la gente se dimensione el tremendo invitado que tenemos el día de hoy y también se animen a hacernos preguntas para que él las pueda responder en vivo, porque hay que aprovechar, ¿cierto? Hay que aprovechar. Entonces, para entender todas estas cosas que acaba de decir Cami, que dijo un montón de cosas y la gente está diciendo, ay, ¿cómo todo eso funciona? Yo quiero hablar un poco del recorrido de esta persona, su nombre es el doctor y doctor, el hombre tiene un doctorado, entonces es doctor Andrés Anaya Isaza. la persona que tenemos por acá el día de hoy, Andrés es ingeniero de sistemas, tiene dos maestrías, nada más y nada menos que dos maestrías, una en algoritmia, otra en machine learning, además que es doctor de bioingeniería e inteligencia artificial. Y aparte de eso, tuvo el privilegio de pasar por los laboratorios de la Universidad de California, una de las universidades más importantes de los Estados Unidos, y hizo todo eso antes de ser el cofundador del grupo Y posteriormente convertirse en el CEO y en el director científico de Late Technology, la TAM. Entonces es un placer por acá tener un colombiano de pura cepa que tiene todo este recorrido. La verdad es que hasta me da orgullo decir todas estas cosas, pero bueno, no crean que por todos estos títulos que tiene Andrés y por todo este recorrido, él no deja de ser una persona humana. Es más, es tan humano que le apasiona demostrar cómo la tecnología puede realizarse. realmente cambiarnos la vida. Es una persona que ha dedicado gran parte de su carrera al Deep Learning, a la visión artificial aplicada, a la detección temprana de cáncer. Hágame el favor. Entonces, bueno, yo creo que las palabras sobran para describir todo el recorrido. Andrés Anaya, Andrés, bienvenido. Estamos súper contentos de tenerte por

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acá. Hola, ¿qué tal a todos? Buenas noches por acá saludándolos. De verdad que agradeciendo el tiempo y el espacio Y de verdad que es un momento muy oportuno para hablar sobre inteligencia artificial, sobre cómo este tipo de sistemas también pueden permear la vida de las personas y sobre todo darnos esperanza y vida que tanto necesitamos.

SPEAKER_02 5:23

Muchas gracias. Sí, sobre todo mucho ese tema de la esperanza. Hablando pues de un país como nosotros, cierto que hemos tenido una historia compleja por no irnos más allá, pero me gusta mucho que que tú resaltas mucho esa cultura de es que nosotros hemos echado para adelante y nosotros vamos a darle y no necesitamos sino la mente y hacerle, ¿cierto? Entonces, ese fenómeno que tú dices, el se le tiene arquitectónicamente hablando, o sea, ¿cómo manejas la audacia técnica de aceptar un desafío tan complejo de ingeniería sin tener como todas las respuestas claras al inicio? Porque es que tú empezaste en esto hace muchos años ya. Entonces, empezaste... confiando en tus capacidades y en el equipo con el que empezaste, ¿cierto? Entonces cuéntanos un poquito de cómo manejaste esa primera edad, ese inicio

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tuyo. Pues bueno, como todas las buenas historias, digamos que uno siempre empieza muy perdido en la vida, ¿verdad? ¿Para qué uno va a hablar cosas y decir, no, es que yo siempre la tuve clara? No. Algo también adicional que deberían ustedes saber y me gustaría contarlo aquí, ya que estamos todos, es que yo también soy músico. Yo realmente mi historia, yo soy guitarrista y soy pianista y pues gracias a la música me pagué mis estudios de ingeniería en la ciudad de Neiva Huila entonces toda mi historia empieza siendo músico porque yo no quería hacer ingeniería, yo quería ser músico rock, o sea, espectacular y yo tocaba, era puro metal puro rock y yo quería solamente, veía por los ojos de la música pero entonces me gradué de ingeniería y algo pasó en mi vida y es que yo tenía una banda de rock y uno de mis mejores amigos le dio cáncer entonces ahí empieza la historia y en ese momento digamos que mi vida empieza a quebrarse en dos porque uno dice bueno esta persona le dio cáncer nosotros nos enteramos y mira se lo llevó así en menos de dos meses la persona falleció fue un cáncer muy agresivo metastásico tenía un compromiso en todos los órganos y yo quedé como wow y esto que pasó o sea hay una enfermedad que realmente puede matar a una persona tan rápido ahí empezó digamos que mi travesía de pensar el ser humano por eso es tan importante uno cuidar los pensamientos y aquí quiero unir un poco con la mentalidad ¿cierto? o sea siendo uno ingeniero de sistemas ingeniero informático pues hace un momento hablábamos que era una ingeniería hace 16 años, era la novia fea de las ingenierías y tú estudiabas eso eras un ingeniero soplador de computadores como lo he dicho también en otras charlas bien se iba a imaginar de que uno realmente podía crear algo que pudiera salvarle la vida a alguien estando al frente de un computador. Entonces, eso pasó, rompió mi vida de frente. Yo dije, ¿por qué yo no soy más inteligente? ¿Por qué no estudio medicina? Entonces empieza la culpa, ¿no? Y aquí quiero dejarles una frase y es que no somos lo que nos pasa, somos lo que hacemos con lo que nos pasa. Y yo decidí tomar una acción. Yo dije, ok, listo, no estudié medicina, estudié la novia fea de las ingenierías, pues, pero yo ahora quiero saber si con lo que yo estoy haciendo detrás de un computador puedo saber si puedo hacer algo para el cáncer y empecé a estudiar ahí digamos que me di cuenta de los modelos computacionales me di cuenta de un gran super ultra poder que es la programación y entonces conocí a varios de mis mentores y estas personas eran matemáticos y uno dice entonces cómo confluye si tú todos los días te dicen que un día más sin el trinomio cuadrado perfecto y para qué carajos sirven las matemáticas y qué tiene que hacer con la ingeniería y que tienen que ver con los algoritmos, pues mucho. Empecé a estudiar mis primeros modelos matemáticos en detección de enfermedades, como por ejemplo el VIH. Entonces tenía una persona que sabía mucho de Rusia y pudo inspirar ese camino para uno decir de verdad, uno con algoritmos, uno puede crear un modelo matemático para mirar y modelar el VIH. Entonces yo con esa vaina yo puedo hacer algo para el cáncer, dije yo. Y claro, empiezo a investigar como cualquier camino, sin absolutamente ni idea de papa de nada. Todo el mundo me decía, estás loco, estás loco, estás loco, no lo vas a lograr, no lo vas a lograr, no lo vas a lograr. Me decían, entiéndelo, eres un ingeniero de computación detrás de un computador y no eres médico y no vas a poder hacer nada. Entonces ahí en ese momento yo dije, no, pues nada, si yo puedo imaginarlo, si yo puedo pensarlo por lo menos lo voy a intentar y nunca me rendí fue un camino de muchos años por mucho tiempo no tuve resultados muchachos por mucho tiempo por mucho tiempo lo busqué fui profesor de muchas universidades encerrado en la soledad de una habitación hasta que un día ya más adelante les cuento la historia de cómo esto pudo permear cómo estos ángeles en el camino porque uno nunca logra nada solo uno también es el producto de las personas que se rodean estos ángeles vinieron hicieron equipo de trabajo conmigo y la verdad pues hoy día podemos decir que pudimos conseguir grandes cosas pudimos tener uno de los primeros sistemas de américa desde canadá hasta argentina en detección temprana de cánceres tenemos la primera patente latinoamericana en adenocarcinoma pulmonar el cáncer más agresivo del mundo en pulmón el que más mata y hemos conseguido muchas cosas bonitas pero sobre todo no se nos olvida el origen el origen es más allá de cualquier cosa que que tú puedas conseguir en la vida es con qué te quedas y con qué las personas se quedan entonces a nosotros nos motiva genuinamente de verdad aportarle a la esperanza de una persona que le ha salido la balota negra de la vida que se llama cáncer entonces eso es muchachos

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lo que me disculpan yo la verdad que mucho

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no muchas gracias

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porque muy conmovido con todo eso que cuentas y nunca había escuchado expresión de la balota negra la verdad es que tienes una historia andrés de emprendimiento y personal muy profunda y personalmente y bueno en Sur Meridian yo que he tenido la oportunidad de trabajar en temas relacionados con la salud yo creo que uno a veces cuando trabaja con la salud debería decir que se vuelve un poco indolente, te acostumbras a ver datos, te acostumbras a ver nombres de enfermedades nombres de medicamentos y se te vuelve así el día a día, me imagino que también a los profesionales de salud, viendo pacientes todos los días tratando y creo que se vuelve un poco frío todo esto pero la forma como tú lo describes y lo cuentas, denota de que aparte de que te apasiona la tecnología, estás aquí por un

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propósito

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mayor,

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y personalmente me conmovió. No, muchas gracias. Sí, total, y es que, o sea, es mucho lo que tiene que ver con, bueno, hace mucho tiempo, cuando empezaste, y ese, o sea, estaba como esa tecnología todavía no se veía ni siquiera, en el futuro, o sea, de pronto la gente que la imaginaba y eso, ¿cierto? Pero pues realmente la inteligencia artificial vino a poner como su full boom fue pues recientemente, ¿cierto? O sea, en estos últimos años, ¿cierto? Entonces, precisamente eso es algo que queremos tocar contigo, o sea, desmitificar ese tema de que la inteligencia artificial son solo interfaces, pues cosas que se pueden conectar que para mejorar la vida de las personas que trabajan en tecnología no, o sea, yo quiero que miremos ese tema de la visión artificial pura, o sea, a diferencia pues del boom de los textos y chats que tu trabajo se enfoca en procesar matrices de pixeles médicos porque es que esto es identificación de imágenes, pero ya a una escala pues súper gigante entonces, por ejemplo, ese tema de imaginología, ¿cuáles son los desafíos como en arquitectura o tecnología? ¿Qué fue lo que más te dolió en temas o lo que más te desafió para lograr pasar ese tema de procesar todas esas imágenes de todas las máquinas que genera todo eso? ¿Cuál fue uno de los desafíos más grandes

SPEAKER_00 14:14

ahí? Uf. No, esto es una vaina titánica, muchachos. Pero de los desafíos más grandes, hablando un poco de tecnología, recuerdo un bien que el paciente cero fui yo entonces a mí me temblaba todo cuando nosotros ya tuvimos el sistema porque me iba a escanear el pulmón y entonces para llegar ahí resulta que teníamos que conectar el algoritmo que lo teníamos en ese momento con jupiter ahora google colap estamos hablando de que eso fue en el año 2015 2016 digamos que ya maduró un poco en el año 2018 cuando nos decidimos crear producto precisamente con el grupo índigo. Y era cómo pasamos de un pipeline, ¿cierto? Cómo pasamos de ese código tan etéreo, tan abstracto y transformarlo en un producto que se conecte a un hardware médico. Eso se llama técnicamente una modalidad de un TAC, ¿no? Una tomografía axial computarizada. O sea, esos dispositivos que son como una cápsula y tú te metes y te escanean y que son en finos cortes, cierto, llega un rayos X y lo va uno cortando así en pedacitos y tú al final vamos a ver un poco de eso ¿cómo tú conectas eso al otro? o sea, eso fue realmente una vaina de mucha investigación, de mucha prueba, de mucho ensayo y error y yo creo que uno de los de las estrelladas más grandes fue darnos cuenta que el dato pesaba 1,3 gigabytes que pesaba 2 gigas porque es una imagen médica que tiene densidad que tiene unidades Honsfield, que son las unidades de tejido fluido y hueso, que tiene que guardarse con una metadata y que no es solamente la imagen. Y que un algoritmo tenía que hacer predicciones, tenía que segmentar y tenía que dibujar los contornos de las lesiones imagen tras imagen y que tenían que apilarlas. Entonces el primer gran desafío es cómo nosotros comunicamos la modalidad con... con el sistema, pues eso fue toda una terapia, ahí pues tuvimos que aprender de protocolos de comunicación, tuvimos que andar sobre el estándar Daikon, que es el estándar de las imágenes, tuvimos que saber cómo realmente podíamos transmitir eso, cuáles eran las bases de las imágenes, al principio comenzamos con representaciones de base 64, después el tamaño de la matriz, el tamaño del píxel, no, o sea, eso es una locura, hay cien mil cosas que hay que hacer que resolver técnicamente pero ya después tenemos que tener varios otros elementos que son algoritmos de recuperación de información y de traducción pues precisamente a estas workstation o estas estaciones de trabajo para que nosotros pudiéramos ver el pulmón entonces me estallé y se envió un servidor y después sale ahí todo el pulmóncito y yo miércoles y ahora entonces tengo que darle click al pipeline cierto que yo ya se había entrenado con imágenes del pulmón y entonces ¿cuánto tiempo se demoró? Pues eso fue muy frustrante porque se demoraba casi 4 o 6 horas en procesar, estábamos hablando que era una GTX 1610 en ese momento y eso no alcanzaba, claro y entrenando los algoritmos el primero fueron casi una semana y media al principio y cuando yo era profe de la universidad el primer algoritmo en cáncer de se nos demoró casi 14 días entonces no es como ahora ahora tú entrenas una Tesla V100 y ya en 8 minuticos tienes el algoritmo, ahora no en ese tiempo era muy difícil y si tú hacías algo mal tenías que esperar otra semana y media para ajustar entonces mira que los retos técnicos eran muy grandes de las cosas más complejas es la longitud del dato en ese momento el hardware pues no estaba tan evolucionado lo tercero es que para uno ajustar un algoritmo de machine learning porque en ese momento era todo machine learning ni siquiera pues uno tenía la capacidad de meterle deep learning a algo pues muy muy muy complejo sobre todo por cómo tú transformas el dato para que fuera procesado y te diera una respuesta entonces eso es un Primer punto, el entrenamiento. Ahora, segundo, llega una persona con urgencias y con cáncer. Y entonces la persona tiene un cuadro de tromboembolismo pulmonar que se puede morir, pero también tiene cáncer. Entonces, lo duro es, si el algoritmo se demora una semana, yo creo que se ha muerto 100 veces el paciente. Entonces, ¿cómo nosotros bajamos la latencia, cierto, del proceso de inferencia del modelo de inteligencia artificial para que sean segundos? Ahí es donde, mira, esto ha sido un camino de muchos años, de muchas equivocaciones, pero también de muchos aciertos que nos ayudaron realmente a construir la tecnología y ahí es donde uno aprende que la matemática sirve para algo, porque el manejo de las matrices, la reducción de la dimensionalidad, la configuración, ¿qué se llama? No quiero ponerme aquí muy técnico, pero algo que son los hiperparametros en redes neuronales nos dieron la ciencia oportuna para hacer el modelo de inferencia para que esto ya no

SPEAKER_01 19:52

tardara horas, sino tardara minutos. Hoy en día tarda segundos, chicos. Impresionante. Andrés, yo creo que esos son los desafíos a los que te enfrentas cuando eres pionero. Cuando te enfrentas con algo que o a nadie se le ha ocurrido o nadie se quiere enfrentar o consideran que es imposible. Entonces yo creo que tú también abriste ese camino y yo quiero también decirle a la audiencia que este episodio tiene una sorpresa, este episodio no solamente se trata de ver acá, obviamente las palabras de Andrés son muy profundas y muy válidas, pero también vamos a ver lo que él construyó todo eso que él menciona que ha sido un camino súper largo tiene sus frutos en estos momentos y él tiene algo que mostrarles, pero bueno, todavía no vamos para allá Andrés, y también tú, en muchas partes, en cuanto tienes la oportunidad de compartir y hablar, desde el punto de vista de arquitectura, de redes neuronales, ¿por qué las arquitecturas convulsionales tradicionales se quedan cortas en ciertos análisis oncológicos, ya entrando un poco más en tu nicho, por

SPEAKER_00 20:57

decirlo así? ¿Sabes por qué? Porque es que aquí no estamos reconociendo perritos y gatitos, estamos reconociendo tumores de cáncer Los tumores de cánceres a ojos de un médico especialista en radiología nos dicen que, por ejemplo, en pulmón pueden ser tumores de tipos circulares, pueden ser ovoides, pueden ser lobulados, polilobulados o espiculares. Entonces tienen muchas formas. Tienen desde una forma muy bien, o sea, no caótica, muy bien formadita, redondeada, pero puede ser espicular como una estrella. Y entonces de estas cinco categorías donde nosotros tenemos que aislar fino pero son cinco categorías que las ha dado el logímetro. Y entonces, cuando nosotros hablamos de que el logímetro empieza a hacer este tipo de apreciaciones, este tipo de análisis, pues nos damos cuenta de que estamos cortos. Entonces, por ejemplo, nosotros inventamos un algoritmo que es el Cross-Transition Unit, que lo pueden ver, por favor, Andrés Anayistas en Google Scholar, pueden escritarnos, por favor. Se dan cuenta de que, por ejemplo, para la neoplasia cerebral que es un tumor muy complejo en el cerebro tiene unas formas muy irregulares no respeta ninguno de estas cinco categorías tiene unas formas extremadamente irregulares pero resulta que las redes neuronales convolucionales pueden realmente resolver un problema muy importante pero que si tú lo preguntas desde el punto de vista de la bioingeniería resuelve tres cosas importantes uno patrones de tipo geométricos dos patrones de tipo morfológicos y tres patrones de tipo topológicos. Son tres cosas que matemáticamente tienen un tratamiento diferente. Si yo voy a representar este tipo de cosas, pues tú me dirás, ¿cómo se ve? Entonces, el tumor geométricamente puede ser redondo, ¿no? Pero también puede ser como una lentejita. Puede ser ovoide, pero también puede ser polilobulado o espiculado, que es el máximo nivel de sospecha de malignidad. Pero entonces, ¿qué pasa si por aquí en el lado izquierdo es especulado y aquí es redondo en el lado derecho. ¿Qué hacemos ahí? Ahí es donde nosotros necesitamos no solamente basarnos en los criterios geométricos de un tumor. Es por eso le metemos morfología. ¿Y qué tal es la morfología? La morfología son todos los elementos internos que pueden darnos algo que se llaman en las imágenes médicas que se llaman las densidades. ¿Y qué son las densidades? Pues básicamente son todos esos puntos, todos esos pixeles que son súper chiquitos que llegan con más más intensidad o con menos intensidad, ¿verdad? Entonces, cuando nosotros vemos que hay unos que tienen unos granitos, unos patrones granulares, pues los ojos de los médicos especialistas ya están entrenados para verlo. Entonces, el carácter morfológico hace más evidente que un tumor que es claramente diferenciado, o sea, que se ve duro, ¿cierto? Que tiene una densidad más fuerte, o sea, que se ve claramente diferenciable. Adentro tenga unos puntos que son muy blancos y eso se llama microcal Entonces, si nosotros evaluamos que los tumores tienen unos pixeles, que tienen unos grados de intensidad más fuertes, que fuera de eso tienen unas formas y la otra cosa es la topología, el órgano importa, porque si tú me muestras un tumor circular, pues los tumores recuerden que no son solamente malignos, son benignos también. Si estamos en pulmón y es circular, máxima sospecha de benigno, pero si estamos en cuello, cierto, es maligno. Entonces uno dice, mi Hércules, la topología cambia. O sea, el lugar importa y por eso es tan importante que las redes neuronales no solamente tengan modelos convolucionales, sino el Cross Trans Unit nos permite hacer un aumento de las capacidades y ahí nosotros utilizamos ya algo superior al Deep Learning, que es la radiómica, que es como nosotros metemos metadata, como nosotros aumentamos las redes neuronales y hacemos un modelo multimodal, metiéndole texto, metiéndole imagen, metiendo de tipo morfológico, geométrico y topológico en matrices para tener una buena predicción. ¿Por qué? Porque no podemos equivocarnos. ¿Sí? Acá, el que se equivoca, el error se tapa con tierra,

SPEAKER_02 25:23

muchachos. Así es eso. Sí. Uy, qué horror. O sea, te tocó, o sea, claramente con lo que nos muestras, te tocó aprender de medicina, de oncología, de, me imagino, pues, que tuviste, no sé, o sea, los estudios de los estudios para poder lograr todo eso, además de las malas, de la metadata, de todo lo que produce eso, y pues, o sea, la verdad, estamos aquí sorprendidísimos, es un conocimiento gigante y es algo que es supremamente interesante porque, o sea, si tú lo reduces a los términos básicos, entre comillas, claro, es sencillo el intentar detectar eso, pero es que no es tan fácil porque lo que tú dices tiene que ver con el lugar donde está, con la forma, con cosas adicionales que pueda tener, Entonces, o sea, es un campo impresionante, impresionante, impresionante. Yo quiero saber de dónde tomaste esas muestras de datos para entrenar tus modelos. O sea, ¿a qué lugares lo orientaste? Porque me imagino que también eso tiene que ver, ¿no?

SPEAKER_00 26:27

Absolutamente. Yo aquí quiero darte un insight. O sea, es una pregunta muy importante lo que tú haces, ¿sabes? Y por qué nosotros hemos llegado a un top del mundo todavía después de casi ocho años de nuestros desarrollos. Un tumor es un tumor en Estados Unidos, un nódulo es un nódulo en Estados Unidos, pero si tú te vienes a Colombia y vas también para Venezuela, Ecuador y de ahí para abajo y algunos países en Centroamérica, resulta que Colombia es un país de tuberculosos. ¿Eso qué quiere decir? Que nosotros nos ha dado neumonía desde chiquitos, ¿cierto? Que salimos, fue madre, típico colombiano que sale y corre con la lluvia, juega, y Se refría, la mamá le mete tres chancletazos y se entresiona. Pero lo que uno ignora es que hay... pues te dio tuberculosis, pero nosotros somos, ya tenemos una resistencia natural porque es endémico, o sea, está en el aire. Si una población indígena se viene a Colombia, pues se puede morir de tuberculosis, ¿bien? Pero entonces, ¿por qué ustedes dirán que se está hablando de tuberculosis? Pues resulta que esa tuberculosis causa unas lesiones que cuando tú las ves en una placa de rayos X o en un tag de toras, ¿cierto? Una tomografía axial computalizada de toros, pues se ven igual que un nódulo. Entonces, es una tasa de falsos positivos y por eso no hay modelos, no hay ningún LLM, ni OpenAI, ni Antropic, ni Gemini que valga aquí en Colombia porque los tumores de pulmón en Colombia tienen una tasa altísima de falsos positivos porque somos un país de tuberculosos. Pero nosotros lo logramos. Entonces, ¿de dónde salieron los datos? Pues los datos, inicialmente nosotros entrenamos con el estudio, bueno, con una corte de nódulos que es el LIDC Hidro y Norteamérica que recopila muchas fuentes de información, muchas razas asiáticas, amerindias, nosotros en Latinoamérica somos amerindios, pero también el caucásico, también el norteamericano, etc. Al principio lo entrenamos así, pero después nosotros hemos hecho convenios interinstitucionales con varias unidades médicas en Colombia para que nos permitan hacer estudios científicos sobre estos datos, obviamente datos anónimos, nosotros firmamos consentimientos informados prospectivos claramente y ahí tuvimos la primera corte de pacientes que nosotros pudimos entrenar nuestros modelos entonces que nos dimos cuenta nos dimos cuenta rápidamente de esto y por eso es que tú no ves ni siquiera un lm multimodal del más poderoso que sea capaz de decir si hay un cáncer no difícil entonces en conclusión muy importante de dónde provienen los datos es que quizás de las cosas que más nos deberían importar. Lo segundo es saber que una vez tú tienes una muestra de edad y quieres diferenciarte, tienes que hacer algo que se llama una prueba de entorno controlado, porque en medicina. Y aquí viene mi gran crítica, mis entusiastas de inteligencia artificial. Se lo digo como científico, como científico, pero con mucho amor. Es que uno tiene que saber cuantificar y a qué carajos uno se va a meter. Y por eso hablábamos de ahorita de se le tiene. Todos nos encanta, cierto? Y yo creo que dice la inteligencia artificial que nos va a dejar sin trabajo, que nos va a aniquilar a todos. Pero a todos nos encanta cuando decimos que la IA nos va a salvar y nos va a ser inmortales y que va a curar el cáncer. Sí o no? A quién no le gusta? Yo creo que todos.

SPEAKER_02 30:01

Ojalá. Pero

SPEAKER_00 30:01

entonces, amén. Pero el gran problema de esto es quién lo hace. Y cuando nosotros vemos quién se mete en esta vaca loca, como decimos, fallan por la primera hipótesis científica que tú te tienes que hacer cuando te metes en un proyecto de IA serio. Y es, dime si el sistema que estás construyendo es de bajo riesgo, de riesgo medio y de alto riesgo. Si a mí, una persona que quiera construir soluciones de calidad de inteligencia artificial, no responde esa primera pregunta y no sabe cuantificar a dónde estás parado. A nivel del riesgo, no importa si tú estás haciendo AI para un call center, no importa si tú estás haciendo un sistema de recomendación de filtro colaborativo para que me diga qué hamburguesa comprar, no importa. O sea, lo importante es saber cuál es el tipo de problema y tú decías algo hace un momento que tenía que aprender muchas cosas para hablar con propiedad del cáncer y tienes toda la razón. Digamos que parte de mi doctorado fue eso, la imagen en La tecnología diagnóstica es que uno mira, tú puedes tener todo el conocimiento de ella y de matemática, pero si tú no sabes del problema, vas a ser hiper reemplazable por la IA. Lo primero que uno tiene que hacer es enamorarse del problema, es obsesionarse por el problema. Yo no dormía. Yo todos los días estaba pensando en qué carajos hay que hacer para uno quitarle esta carga al mundo. Y nada, después de que lo entendí, muchachos, supe que los problemas grandes hay que dividirlos en problemas más chiquitos y empezar. Eso sí, empezar. Porque en esta vida hay dos tipos de personas. Uno, los que tienen buenas ideas y dos, los que ejecutamos. Y cuando uno es ejecuta muchachos, la vida cambia. porque yo no veo el fracaso como algo malo. Yo lo veo como datos que me sirven para mejorar mis modelos, porque si algo me enseñó un doctorado que ninguno debería, puede llegar a un doctorado para saber esto. Te lo digo gratis, pues es que es que muchachos miren realmente lo más importante es un equivocarse rápido y salir adelante. O sea, cuántas ganas tienes tú de conseguir lo que tú quieres? quieres en tu vida y yo creo que también una de las más grandes y bonitas lecciones que me ha dado el cáncer es eso entonces cuánto quieres tú de verdad necesitas estar en una cama de verdad necesitas saber que la única puerta o sea ríndete el día que se te cierre la única puerta que de verdad podría acabar con todo en esta vida y saben cuál es la puerta de un ataúd yo me dije a mí mismo el día que a mí se me cierre la puerta de un ataúd ese día la cosa cambia pero si no estamos vivos Es la maravilla de estar vivos, muchachos. Entonces, nada, pues quería compartirles

SPEAKER_01 32:53

eso. Yo creo que cada vez que vamos avanzando más me conmueves. Es muy profundo. Yo salgo súper inspirado de acá, te lo juro. Bueno, acabo de decirse algo como si ya se fuera a acabar y yo creo que a continuación viene algo que, miren, estamos sorprendidos de la forma como Andrés comunica. Yo creo que es una comunicación. Yo creo que las personas que rodean a Andrés deberían sentirse muy elegidas porque tener un líder que no solamente que motiva sino que te da razones de peso para seguir a pesar de eso es invaluable pero también Andrés a través de eso ha conseguido resultados, es decir, tiene frutos de ese trabajo, de todo ese esfuerzo, de todo ese estudio que tiene y eso es lo que nos va a mostrar en estos momentos yo creo que es bueno decir déjense sorprender por lo que nos va a mostrar Andrés a continuación que es todo esto que él ha venido construyendo durante todos estos años aplicado ya en un producto que se puede

SPEAKER_00 33:52

usar. Maravilloso, claro que sí. Bueno, les voy a dar aquí una primicia. Esto no se ve, pues no es como tan común. Les voy a hacer una presentación como si yo les pudiera mostrar a ustedes cómo un sistema detecta el cáncer en tiempo real. Vamos a mirar un modelo que puede detectar el cáncer, nódulos en su mínima expresión, puede detectar radiopacidades en lesiones difusas que son de las más difíciles. Vamos a ver uno de microscopía electrónica y bueno vamos a ver espero esperamos que esto pues sea el agrado de todos de verdad con mucho cariño pero pues nada yo quiero decirles que al final no importa quién lo haga muchachos o sea lo importante es que si alguien lo hace ganamos todos esto de verdad este espacio debe servir para eso para que de verdad nosotros entendamos que ese trabajo de tus sueños es el lugar bonito de tus sueños siempre ha estado acá y la única manera de lograrlo es realmente haciendo a Y bueno, también rodeándose uno de ángeles, por favor, porque nada de esto uno lo puede hacer solo. Entonces, sin más preámbulos, bueno, vamos a compartir pantalla. Me confirman, por favor, si pueden ver. Me escuchan por ahí, por favor.

UNKNOWN 35:10

Sí.

SPEAKER_00 35:14

¿Me confirman si me pueden escuchar, chicos? Perfecto. Entonces les voy a mostrar uno de los sistemas que nosotros hemos construido de verdad con mucho amor, con mucho cariño, con mucho entusiasmo y es como nosotros detectamos lesiones en radio opacidades, pero lesiones de orden difuso. ¿Qué es esto de las lesiones de orden difuso? Aquí me voy a poner un poquito más técnico, pero pues esperemos a que todos podamos entenderlo. Entonces lo primero es que aquí pues este sistema lo hemos construido con el grupo índigo que de verdad les mando un abrazo. Han sido mis ángeles que de verdad un saludo a mis socios un saludo a mi equipo de trabajo que son personas increíbles hemos construido esto tienen que saber que todo esto se ha construido antes de la de la inteligencia artificial agéntica esto ya es un sistema que tiene sus años cierto pero es un visor de tipo veneas un visor universal se llama indira y este visor pues tiene acá algo que se llaman estudios multiframe entonces si yo como y desplazo esta muestra, ¿cierto? Que es una tomografía axial computarizada, pues ustedes lo que están viendo acá, ¿cierto? Es la representación de arriba abajo, ¿cierto? Cuando un paciente se acuesta en esas cápsulas llamados TAC, ¿cierto? Esos dispositivos de rayos X que nos cortan en finos cortes que se llaman TAC. Entonces, lo primero es que uno se da cuenta que no hay que ser uno científico para uno darse cuenta de que este paciente le está pasando algo, ¿cierto? Cuando uno ve precisamente que pues el pulmón tiene estas manchitas uno dice miércoles pero que es lo que le está pasando a esta persona por ejemplo mira estas manchas acá entonces que hemos construido nosotros la inteligencia artificial tiene la gran cualidad de hacer lo difícil fácil entonces cuenten el número de clics un clic aquí tenemos 29 modelos de inteligencia artificial en el cual me recomienda el más asertivo que es este modelo para detección de COVID entonces Empezamos por el primer modelo, que es radioopacidades, y este es el patrón de ahogamiento que más mató personas en COVID, que se llama el patrón de vidrio esmerilado, según lo que nos decían nuestros amigos los radiólogos. Si ustedes pueden ver, acá es una imagen de 156 cortes, o sea, lo que hace el dispositivo, lo que hace el rayo, es cortarte 156 veces, y eso es una de las dificultades de construir modelos de inteligencia artificial que puedan procesar estas imágenes. Entonces, ahí tenemos dos maneras de hacerlo. Uno, con un volumen o una reconstrucción tridimensional con un modelo idóneo, ¿cierto? Puede ser una UNX tridimensional que pueda procesar el voxel, que es la unidad tridimensional del píxel, o también con un modelo UNX, ¿cierto? En 2D, que es lo que nos dice la literatura. Pero nosotros hemos creado modelos propios. Hemos creado modelos propios que no solamente pueden ser capaces, ¿cierto? De reconocer estos patrones, pero aquí ustedes están viendo precisamente la demarcación de las tres cosas importantes que yo les dije desde el punto de vista de la bioingeniería patrones de tipo geométricos mira aquí que hay como toda una linecita concéntrica patrones de tipo morfológico que ya aquí tenemos la máscara pero patrones de tipo topológico que ya sabemos que estamos en un pulmón ¿verdad? el estudio es anónimo y cuando nosotros vemos esto y podemos hacer el desarrollo pues cuánto tiempo le hubiese tomado un profesional de la salud especialista en hacer todas estas anotaciones para saber que este pulmoncito estaba enfermo. Entonces, lo segundo es que vemos acá una reconstrucción tridimensional del aspecto real del pulmón. Acá tenemos una segmentación lobular. Acá tenemos diferentes lóbulos del pulmón. Tenemos tres lóbulos derechos, que aquí se pueden ver, y dos lóbulos izquierdos, un superior y un inferior. Si tú ves esto, tú dirás, bueno, pero ¿para qué carajos me sirve ver un pulmón en tres dimensiones? Pues esto tiene muchas aplicaciones, porque lo primero que tienes que saber es que nosotros cuando vemos un paciente que realmente está muy complejo es saber cuál es su compromiso pulmonar cuáles son las decisiones que tú tienes que tomar antes de que tengas que cortarle un pulmón, entonces o cortarle un área o tomar una decisión o reemplazar por terapia y ponerle un pulmón artificial, pues tienes que medir cuál es la tasa de liberación pulmonar y aquí nosotros vamos a un tercer punto, entonces si ven la inteligencia artificial no es solamente CharGPT sino que aquí tenemos algo que se llama un sistema de tipo Ensembler o un sistema de tipo juicio de expertos que lo primero que hace es segmentar semánticamente cada una de las lesiones este modelo es capaz de ver el vidrio esmerilado la consolidación pulmonar el crazy paving que no sé cómo se traduce al español el halo invertido y la infusión pleural cinco patrones que son absolutamente complejos lo segundo es la reconstrucción tridimensional del aspecto real del pulmón lo tercero ¿por qué esto? pues porque aquí nosotros estamos haciendo un cálculo en centímetros cúbicos de la tasa de liberación del pulmón, ¿cierto? Mira, aquí vemos los tres lóbulos, derechos, superior, medio e inferior, y dos izquierdos, superior e inferior, pero también vemos aquí la correlación con la patología, que es una neumonía viral, porque el COVID era un virus, ¿verdad? Hay neumonías de tipo bacteriana y hay neumonías de tipo viral. Entonces, cuando uno entiende esto, pues es lógico pensar que uno puede calcular la tasa de liberación de oximetría pulmonar, ¿cierto? ¿cierto? A través del cálculo de la hipoxia y nosotros aquí sabemos que el pulmón derecho solamente tiene funcional el 14.85% y que el pulmón izquierdo tiene el 21.05%. Pero agregado a eso te doy un informe de los hallazgos que estoy viendo porque este paciente no solamente puede tener COVID sino que también puede tener cáncer. Entonces el gran problema es que en la salud no solamente tenemos un problema unidimensional sino que tenemos problemas multidimensional y también podemos calcular con otros algoritmos si realmente este paciente cuántas posibilidades tiene de sacarlo ¿listo? entonces eso es un primer punto y eso lo hacemos esto se llama imaginología diagnóstica ¿y por qué hablamos de imaginología y no imágenes médicas? la imaginología es cuantitativa o sea te dice el 84.5% de COVID te dice que los pulmones funcionan a un 14% a un 21% o sea ya lo podemos medir o sea es algo cuantitativo por eso hablamos de imaginología ¿por que si fuera la imagen convencional, estaríamos hablando que ya no es cuantitativo, sino cualitativo, ¿no? Y cuando algo es cualitativo, yo digo, no, pues este paciente está mal, tiene ese pulmón lleno de un patrón de ahogamiento que está con daño alveolar y pues sus pulmones están dañados ya, pero no te digo cuánto. Y entonces esto es algo que yo quería introducirlo y explicarles a ustedes qué es esto de la imaginología, ¿no? Lo segundo, les voy a mostrar ahora un modelo del DECAL ser de pulmón ¿verdad? y aquí pues es un modelo bastante particular pues porque este es el modelo que por el cual nosotros hemos tenido reconocimiento en el mundo acá nosotros vemos la inteligencia artificial puedo arrastrar un estudio y pues mira ya veo un pulmón que no tiene esas manchitas ¿no? entonces ya cuando nosotros vemos que el pulmón no tiene estas manchitas pues ¿cuántos clics vamos a dar otra vez? uno y dos y apenas nosotros damos estos dos clics recuerden que esto pues ya hablemos del viejo mundo antes de los LLM se demoraba semanas en que un algoritmo pudiera renderizar y pudiera decirnos dónde está un nódulo cierto nódulo que es una unidad tumoral pequeña están de 0.3 milímetros a 3 centímetros son los nódulos y los tumores de 3 centímetros a 30 centímetros y podemos ver que mira apareció por acá un azulito entonces mira que me lo colorea de azul pero mira apareció por acá uno rojo apareció otro rojo y mira estos tres rojos acá y si seguimos desarrollando en los cortes mira apareció uno amarillo entonces uno se da cuenta de que este tipo de inteligencias artificiales a pesar de que tú le puedas mostrar esto a un radiólogo o un médico especialista en imágenes y él también pueda verlo pues el gran el gran aporte no es que la IA detecte el cáncer en sus unidades es más minúscula saben el gran aporte de este tipo de sistemas es que la inteligencia artificial pueda crear una lista priorizada que itere 100 pacientes y médicas cual necesita intervención ya mismo para que nosotros podamos actuar en tiempo y forma verdad entonces aquí también tenemos una representación tridimensional del aspecto real del pulmón pero tenemos unos hallazgos podemos hablar de que hay pues hallazgos malignos pero también hay un hallazgo benigno pero también hay hay un hallazgo indefinido. Porque parte de la transparencia en crear sistemas de inteligencia artificial para la parte de oncología computacional o la parte de imaginología diagnóstica, es decir, cuando el modelo no sabe. Y esto es una gran crítica que también hago a la inteligencia artificial actual. Porque si tú le preguntas a un LLM, pues lo sabe todo. Y cuando se equivoca te dice, ah, ok, perdón, ok, tienes razón. Entonces ese tienes razón nos ha hecho mucho daño y sobre todo que nos ha confundido porque yo creo que algo que en medicina se castiga mucho es saber cuando tienes un grado de incertidumbre y realmente eres consciente y eres transparente para decir que no se puede, que se puede hacer y que no se puede hacer. Y tercero, aquí les voy a mostrar una imagen de macroscopía, de qué pena, microscopía electrónica y esto es un examen de sangre, es un examen de gota gruesa que vamos a detectar un parásito que se llama el plasmodium. Entonces, igual muchachos, cuenten por favor los segundos A ver cómo nos va aquí. Por ejemplo, le hago zoom a esta imagen, pues mira, esto para un ojo entrenado, pues veo un poco de cosas moraditas, no tengo ni papa de idea qué es esto, pero si le doy click acá en la IA, cuéntenlo en segundos. A ver, un ojo, uish, mira, menos de un segundito. En menos de un segundo pudimos hacer cientos de anotaciones con un grado de certeza y cómo me doy cuenta yo que es un parásito que pesa. Bueno, pues las personas que tienen el ojo entrenado en esto se dan cuenta de que esta cosita morada que está acá tiene como un halo, ¿verdad? Y mira, me hace un montón de anotaciones. Actualmente muchas instituciones en el mundo que utilizan bacteriólogos y personas muy idóneas para hacer estas anotaciones y saber cuál es el grado de severidad de una persona que tenga malaria, pues tiene que hacer estas anotaciones a mano. Entonces nos damos cuenta de que es muy importante tener inteligencia artificial sobre todo para aquellas tareas repetitivas que nosotros podamos tomar decisiones y sobre todo también poder hacer un aporte a la parte del diagnóstico complementario de lo que nosotros manejamos en casos complejos y por último vamos a mirar precisamente un modelo de cáncer cerebral muy rápidamente aquí ya vemos que hay una lesión un poco más consolidada vemos que ya pues hay unas magnitudes y unas órdenes que pues nos invitan a pensar de que el proceso de detección pues puede ser un poco más sencillo, pero digamos el aporte de la inteligencia artificial es mirar como ese radio, ¿cierto? Aquí ya vemos el tumor, ya nosotros vemos acá la parte de densidades y ya vemos acá el compromiso de la lesión en todo lo que tiene que ver pues con la parte de la representación craneoencefálica de la persona, entonces acá vemos la reconstrucción tridimensional, vemos cuáles son los lóbulos afectados, etcétera, etcétera pero bueno, no quería ponerme tan técnico y pues esto que queremos mostrarles hoy a ustedes ha sido fruto del trabajo de muchas personas que realmente pues estamos muy agradecidos con Dios, con la vida de verdad que nos hayan permitido precisamente llegar a este punto porque yo creo que de las cosas más valiosas no es tanto ni siquiera lo que haces porque uno puede hacer cualquier cosa en la vida o sea la vida no solamente se salva haciendo esto que nosotros hacemos en cáncer sino también dando un abrazo sino también hablando con las personas sino también entendiendo que detrás de cualquier cosa que tú hagas hay una familia que muchas veces va a necesitar de que de verdad tengamos un milímetro de empatía muchas veces para cambiar el mundo

SPEAKER_02 48:25

muchachos bueno pues bueno Uf, no, qué regalazo. Muchísimas gracias por mostrarnos eso, de verdad. Estamos aquí, o sea, yo estaba aquí pegada, tratando de ver todo, o sea, sorprendidísima de todo lo que nos estabas mostrando, y no, o sea, encantada, la verdad, encantada con ese modelo, con toda esa aplicación, con todo lo que hiciste y lo que has hecho, porque es una cosa increíble, increíble. Y justamente viendo eso, vi que personas en el chat tenían unas dudas similares a las mías, entonces empecemos con una que hay por aquí que dice ¿cuál crees que hoy es el mayor obstáculo para llevar esa tecnología a los hospitales en Latinoamérica? Pues en temas si es validaciones, regulaciones o confianza de los médicos, yo también tenía esa misma pregunta o sea, ¿qué? ¿por qué no

SPEAKER_00 49:13

estamos dando esto en todas partes? No, hay un tema de regulación muy complejo, para uno poner estos sistemas, primero que todo pues Hay que tener unas certificaciones, hay que tener una ISO, la ISO 13485 de dispositivos médicos, porque esto se trata ya como un dispositivo médico, pero tiene una categoría que se llama el software as a medical devices. Entonces no lo puedes poner por ponerlo, sino que tienes que tener una certificación. Lo segundo es que tienen que haber voluntades. Lo tercero es un tema regulatorio. Este sistema no puede tomar decisiones por un médico, tiene que ser copiloteado por un médico. Y también lo otro es que el obstáculo más grande es el ser humano, infortunadamente. Es el ser humano que piensan que esto lo va a cambiar, que piensan que esto lo va a reemplazar y no saben que lo que nosotros queremos realmente es darle superpoderes, ¿sí? Esto es una tecnología que amplifica, que aumenta las capacidades analíticas como cualquier AI. Si nosotros tuviésemos la oportunidad de poner esto en todos los hospitales, clínicas, lo que sea, seríamos Porque más allá del diagnóstico per se, es la posibilidad de que, miren, pueden llegar nuestros padres, nuestros hermanos, nuestros amigos. ¿Y qué haces o cómo cuantificas tú, a ojo, que una persona está más malita que otra? No, necesitamos instrumentos de medida, necesitamos tecnología, necesitamos inteligencia artificial que esté en imaginología diagnóstica. Pero más allá de eso, sabemos y somos muy conscientes que apenas estamos recibiendo resolviendo una estrella en el firmamento y que el mayor obstáculo es esto es la voluntad de las personas

SPEAKER_02 51:00

Benny, esta sí me surgió a mí también viendo en tema personal y yo no podría pasarles a ustedes mi examen y que me vendan la posibilidad de yo verlo desde ahí o eso tampoco es permitido

SPEAKER_00 51:15

no, no es permitido por la ley no lo permite imagínate lo que pasó en Francia una persona utilizó una inteligencia artificial, se dio tenía depresión se dio cuenta que tenía unos tumores y se tiró de un décimo piso y entonces no sabían a quién echarle la culpa si a la IA al médico o a quien que le comunicó mal el mensaje nosotros por nosotros lo sacamos open source y que todo el mundo se escanee pero mira todos los temas de fondo que hay es también como comunicas el mensaje es que imagínate que a una persona le digan cáncer entonces muchas personas Muchas personas primero se mueren acá. Muchas personas les dan una sentencia de muerte sin antes preguntar si realmente tienes posibilidades. Les dan una sentencia que realmente uno se obliga y todo el mundo se cae, todo se termina. Entonces, uno dice, a veces, mira que la ignorancia está hasta subvalorada, ¿sabes? Porque aquellas personas que les dicen, tú estás súper bien, estás increíblemente bien, mejor que nunca, a veces la sacan. Y yo como científico no sé cómo explicar eso. Pero sí sé que uno tiene que cuidar mucho esto, que es el lugar donde las cosas pasan, muchachos. Y en el universo las cosas se crean dos veces. Uno, cuando lo imaginas y dos cuando lo haces realidad y si tú haces realidad todos los días que te vas a morir imagínate cuál va a ser el resultado pero si tú todos los días haces realidad cómo vas a vivir y haces de eso un hermoso hecho créeme que la vida cambia

SPEAKER_02 53:00

Sí, completamente.

SPEAKER_01 53:03

De nuevo, qué nivel de profundidad. Y hablando precisamente de cosas inexplicables a veces, nos pregunta la audiencia Julián Rodríguez, ¿cuál dirías que es el problema más difícil que todavía no han podido resolver o que se demoraron mucho en resolver?

SPEAKER_00 53:28

Todos los días, pero pues... Yo voy a hablar a título personal. Estoy trabajando con la cura definitiva contra el cáncer. Eso ha sido lo más difícil, lo más difícil. Y espero dedicarle hasta mi último respiro en mi vida para lograrlo. No sé si lo vaya a lograr, pero bueno, desearme muchos éxitos, muchachos. Entonces,

SPEAKER_01 53:47

yo creo que es inevitable pensar para los que de pronto hemos seguido a Demis Hassab, ¿cierto? Si no estoy mal, él es el CEO de Google DeepMind. también él ha hablado mucho, es más, si no estoy mal, esto fue lo que lo motivó a meterse, o digamos como que una de las motivaciones, y por eso le he estado un poco en contra de todo este uso comercial de la IA. ¿Es para ti una referencia de Mirja, sabes? ¿Es inspirador?

SPEAKER_00 54:20

Es el man más brillante que jamás en mi vida he visto, es un gran y extraordinario ser humano, porque Volvemos al punto. No importa quién lo haga. Si alguien lo hace, ganamos todos. Y él utilizó sus videojuegos. Mira, pues sí, yo soy científico, pero a mí también me encanta jugar videojuegos. Me encanta tocar guitarra. Me encanta reírme de la vida, muchachos. Porque esto, o sea... Yo les hago una pregunta. ¿Cómo vivirías hoy si supieras que mañana tienes que morir? Entonces, esa es una de las grandes preguntas que me ha dejado el cáncer. Y cuando uno entiende eso, uno entiende que uno no puede dejar un solo día sin sorprenderse del milagro de la vida. Y dentro de mi cosmovisión está sorprenderme, admirar, respetar y sobre todo salir, echar para adelante. Que la inteligencia artificial nos va a dejar sin trabajo hombre no piensen en eso porque siempre estamos pensando en cuánto vamos a perder porque no pensamos en todo lo maravilloso que también puede venir si nos quitan esa carga del cáncer encima no solamente el cáncer todas las enfermedades de verdad es muy triste que una persona muera en un hospital de por puro y físico dolor porque no hay nada que lo pueda curar entonces centrémonos aquí muchachos de verdad pongámonos esa meta de estar muy agradecidos todos los días por la vida tengamos referencia virtuosos y los que no son tan virtuosos nada o sea simplemente enfócate

SPEAKER_01 55:56

en lo bueno y para adelante Andrés y yo creo que es imposible hablando de enfermedades y de curas y discúlpame si de pronto cometo alguna imprecisión ahorita tras bambalina nos contabas que allí en la parte de la malaria que nos que nos mostraba tuviste la oportunidad el privilegio de trabajar con Manuel Elkin Patarroyo quien fue el inventor de la vacuna contra la malaria que nos deberíamos sentirnos orgullosos en Colombia. Es algo que nos dicen en la primaria, por allá hay como un hecho histórico, pero que yo creo que muy poco traemos a colación hoy en día. Y tú tuviste la oportunidad de trabajar con él en esto.

SPEAKER_00 56:32

Es increíble. O sea, que en paz descanse, maestro Manuel Elkin. Infortunadamente, Hay algo un poco complejo en esto. Uno muchas veces no es querido en vida. Uno probablemente es más apreciado en muerte. él es una persona que dedicó toda su vida a elevar a las personas, y vino de un pueblito, un pueblo, o sea, por allá del Tolima, en Ataco, Tolima, o sea, Sineima, donde vengo yo, realmente estamos evolucionando en descubrir el fuego, ya aprendemos con encendedor, allá ellos, digamos que están, mejor dicho, por descubrir el fuego también, entonces, mira que venir uno de un lugar donde no hay absolutamente nada, muchachos, tiene un increíble, o sea yo estaba en Ataco y es un pueblo demasiado chiquito donde lo máximo que puede ser lo que hablábamos hace un momento es ser gerente de una fotocopiadora y decir tú que vas a crear algo en el mundo, o sea yo lo que quiero decirte hoy de verdad y mírame a los ojos es que no hay límites por Dios o sea no hay límites y todo depende de qué tanto quieras tú lo que tú quieras en tu vida, si Manuel Kim Patarroyo pudo hacerlo desde un pueblo chiquito y pudo darnos una gran lección a todos que fue una persona que añoraba el premio nobel pero que por muchas políticas burocráticas científicas no se pudo yo creo que eso es otra historia pero su legado está representado en personas como ustedes como yo que de verdad una vez decidimos ser valientes erguirnos y sobre todo salir adelante muchachos esperanza mi mantra de vida es esperanza esperanza esperanza esperanza todos los días, párate y decir, no me han cerrado la puerta de un ataúd. ¿Qué te pasa? O sea... ¿Qué te pasa y qué esperas para tú mover tus perillas, salir e ir por lo que mereces? No hay nada que te pueda detenerte. Es lo peor que te puede pasar. La muerte. Mira, cuando uno mira la muerte a los ojos, se le quita a uno muchas cosas. Y si algo me enseñó el cáncer, es eso, muchachos. ¿Cómo vivirías hoy si mañana tienes que morir? Entonces, uno ahí se dice, no, yo haría una cosa, yo haría la otra, yo haría de todo, ¿sí o no? Y entonces Manuel Elkin Patarroyo me enseñó eso. A empezar a a soñar en grande, a decir pues madre, yo puedo. Y cuando nos vimos en Neiva Huila, porque yo lo vi en una conferencia, yo dije, maestro, ¿yo qué hago? Si yo también quiero hacer vacunas, que precisamente tengo unos estudios de creación de moléculas con inteligencia artificial, y es lo que estoy haciendo en el tiempo que me queda para encontrar una cura contra el cáncer, y es, ¿yo qué hago si soy un ingeniero soplador de computadores? Me dijo, ay, ay, ay, espérate, espérate, espérate. Yo digo una palabra muy bonita que es Muchachón, que por cierto le decía a un amigo que se murió de cáncer entonces, él me decía si yo pude tú también puedes, entonces yo les digo, oye muchachos, si yo pude, ustedes también pueden hacerlo, pero esta vida sigue recuerden, todos los días es un día maravilloso para salir adelante

SPEAKER_02 59:45

y también, súper importante mostrar esos logros, o sea cuéntanos sobre las patentes, sobre los artículos de esfuerzo, o sea, porque es que eso no es poquito, lo que tú dices soñar en grande pero también que se vea o sea también mostrar que sentirse orgulloso por lo que por los reconocimientos que has tenido entonces cuéntanos también sobre eso porque nosotros también nos pareció súper impactante que no o sea que uno se entera poco realmente de lo mucho que está pasando en el mundo en general y pero esto es algo que uno tiene que mostrar tiene que resaltar y sentirse muy orgulloso

SPEAKER_00 1:00:25

claramente pues mira de esos reconocimientos hemos tenido varios gracias a Dios unos de ellos fueron que nosotros cuando iniciamos este proyecto participamos con más de 100 iniciativas de inteligencia artificial y nos ganamos una distinción a nivel nacional quedando como el proyecto Indira como uno de los más disruptivos en detección temprana de cáncer de ahí participamos y nos dimos duro como dicen con 4.700 proyectos y les ganamos a todos siendo de Colombia siendo un grupo reducido de cuatro personas. En ese tiempo, pues, nuestra empresa era muy chiquita. Empezamos muy poquitos. Al principio, esa empresa, pues, de verdad que mi socio es un man muy, muy luchador, muy increíble. Pero empezamos entre un estudiante y mi persona. Y este gran ser humano que creyó en esta idea. Y entonces empezábamos tres personas. Ajá, ¿qué hacemos? Y empezamos a ganarnos premios uno tras otro, uno tras otro. Después llegamos a Estados Unidos. Después Entonces nos fuimos a Redmond Seattle donde estaban los más tesos, concursamos con ellos, empezamos a mirar propuestas y entonces miramos que unos gatos de Neiva Huila estaban ya hablando con proyectos y sistemas de Silicon Valley, del Instituto Tecnológico de Massachusetts, de la Universidad de Stanford. Y pues nada, empezamos a ganar muchas distinciones, también una distinción por el Ministerio de TIC como una de las tecnologías más disruptivas de los últimos décadas. 10 años, después de ahí muchas publicaciones científicas después de ahí vino la distinción por la revista Forbes, donde nos catalogó como una de las tecnologías más prometedoras hace casi ya 3 años y medio casi 4 años y pues imagínense que de ahí empezó también nosotros a crear otras unidades de negocio empezamos a crecer y hace poco después de 5 años 5 años y medio de trabajo hemos podido crear Gracias. una patente de invención porque las patentes son de modelo de utilidad, ¿cierto? Que son como las de la China, que tú tienes una silla y le pones un tornillo donde no existía, pero las patentes de invención son invenciones, son matemáticas, son ciencias, son física y nosotros inventamos un algoritmo que es capaz de medir el índice de invasividad de un tumor. Yo soy el científico inventor de esta ciencia y les digo algo, uno como creador algo y volvemos al punto, enamórense del problema, por favor si ustedes se enamoren del problema, si ustedes sueñan con el problema, si ustedes se imaginan yo de verdad también sueño mucho con que muchas personas se emprendan en salud porque aquí necesitamos de, no sé de locos ya necesitamos de diseñadores de músicos, de comunicadores de fisioterapeutas de secretarias, hasta el loco que ustedes ven por ahí, uno no sabe en esta vida si esa persona te en su cabeza la idea que va a curar el cáncer entonces les digo que gracias a dios y gracias a mucho trabajo hemos podido lograr muchas cosas muy bonitas en esta vida pero sobre todo para dar esperanza y vida y para servir porque yo creo que cuando uno mira por encima del hombro que sea realmente para servir y para ayudar a otro y no para mirar con desdén entonces ese es nuestro lema y esperamos seguir construyendo mira andrés y audiencia

SPEAKER_01 1:03:56

de las cosas más tristes que voy a decir durante este episodio es que tenemos que ir bajando el telón porque nos encantaría quedarnos acá mucho tiempo, creo que si me conocen a mí, que conocen a Cami saben que aquí nos podríamos quedar toda la noche y con este tema, con este invitado de verdad Andrés que personalmente me quisiera tomar un café contigo para seguirte escuchando, solamente para seguir escuchando y seguir inspirando la verdad es es impresionante este episodio me deja marcado me deja muy inspirado y de nuevo puede que sea reiterativo con esto que privilegio las personas que están alrededor tuyo que pueden compartir contigo todos los días inspirarse y mirar el mundo de esa forma, mirar el mundo con esa mentalidad de abundancia yo creo que acá en esta temporada de la hora del tech como decía al principio hemos traído invitados maravillosos y yo creo que el día de hoy no es la diferencia el día de hoy yo creo que hemos puesto incluso la vara mucho más alta por favor no juzguen los siguientes invitados con los ojos de Andrés que la verdad estamos aquí enfrente de una persona a la cual la verdad debemos sentirnos orgullosos como colombianos de tenerla y bueno antes de cerrar siempre hacemos una pregunta y hablaste mucho de liderazgo hablaste de muchas cosas nuestra temporada pasada uno de los episodios se habló de liderazgo cross cultural hablábamos de cómo puedes ser capaz de liderar personas tú eres de un país X o eres de una región X y tienes que liderar personas de otras regiones ¿tú crees que se necesita para poder tener la capacidad de digamos lidiar con todas esas barreras por decirlo así culturales para poder sacar un equipo

SPEAKER_00 1:05:51

adelante? Bueno pues yo tengo una pequeña hipótesis sobre eso ¿cómo tú liderar? es muy complejo pero a la vez muy sencillo, ¿sabes? Cuando tú tratas bien a alguien, cuando tú le das su lugar, cuando tú realmente haces que la persona saque lo mejor de sí y cuando tú todos los días le recuerdas que es un ser humano extraordinario, tú lo necesitas mucho para decirle a una persona que lo que haga, haga su máximo esfuerzo, que lo haga extraordinariamente bien porque es que tú no estás trabajando trabajando con un trabajador ni con un esclavo tú tienes un mercenario que va contigo a la guerra tienes una persona que se pone el traje de Iron Man y van contigo a la batalla porque sabes que lo aprecias entonces mi consejo real es que de verdad sean genuinos sean genuinos a nivel de lo que hay acá De verdad, eso se siente mucho. Porque si tú tratas a una persona como cualquier, si te tratan como un número, pues te trato como un número, ¿cierto? Pero si te tratan de una manera increíble, si te dan la importancia y dan esa pequeña pizca que a veces nos falta, es la mejor lección porque nadie le gusta que lo manden. Al contrario, uno sigue las personas que uno realmente se sienta cognitivamente bien, pero sobre sobre todo que le den a uno el lugar y el respeto y realmente ese momento bonito para uno sentir que está

SPEAKER_02 1:07:35

trabajando con un amigo. Sí, qué bonita reflexión. No, definitivamente el podcast de hoy ha sido tanto informativo como técnico, como inspirador, médico, yo estoy impresionada, o sea, y sobre todo agradecidísima contigo Andrés por todo el trabajo que estás haciendo, por dedicarnos este tiempo, por el regalazo del demo. y por todo el mensaje que nos has comunicado esa inspiración de hagamos, vamos pa'lante y me parece que es un momento perfecto también para cerrar este podcast el día de hoy muchísimas, muchísimas gracias, o sea

SPEAKER_00 1:08:14

con mucho gusto

SPEAKER_02 1:08:16

y

SPEAKER_00 1:08:17

bueno, los que quieran seguirme, Andrés, Anaya y Sasa, y Sasa porque también tengo mamá curiosamente Anaya y Sasa es Ah, y Artificial Intelligence. Ah, bueno. ¿Cómo? No tengo ni idea.

SPEAKER_02 1:08:30

Si funciona, funciona.

SPEAKER_00 1:08:33

Lo que les pueda servir con mucho gusto. Muchas gracias a todos. Un abrazo.

SPEAKER_02 1:08:36

Muchas gracias. Y bueno, sus redes están ahí. Ya saben que estamos todo el tiempo buscando talento. Entonces, también si se quieren animar un poquito al área de la salud desde este lado, los estamos esperando. Pedientes para el próximo episodio también, la otra semana. Y bueno, muchas gracias. Muchísimas gracias a todos por estar con nosotros. Andrés de nuevo, Hugo, y nos vemos en la próxima. Muchas gracias.