Todos tendrían que incorporar herramientas digitales en su profesión

¿Qué formación tenés?

Soy especialista en gastroenterología tanto clínica como endoscopía. Estudié Medicina en la Universidad Favaloro e hice la especialidad en el Hospital Italiano de Buenos Aires.

¿Por qué hiciste el curso de Data Analytics?

Después formarme 10 años en mi profesión, me di cuenta que la Medicina no me llenaba. Trabaje dos años más como Gastroenteróloga en diferentes lugares, con distintos jefes, modalidades y cargas horarias, sin embargo, siempre encontraba que la relación entre el trabajo y el nivel de satisfacción era mala.  La cuestión es que, si bien me gusta la gastroenterología, en nuestro país el sistema de salud está muy deteriorado. Por ejemplo, la carga de responsabilidades que tienen los médicos jóvenes es muy alta, la remuneración baja, e incluso las expectativas de progreso y formación post residencia suelen incluir trabajo no pago. Es un medio donde lamentablemente la tendencia de mejorar las condiciones laborales y estimular la buena conducta entre trabajadores viene lento.

Así que a partir de este panorama hice una búsqueda interna para analizar hacia dónde podía encarar mi futuro, y me encontré con dos cosas: 1) el libro “Sálvese quien pueda” de Andrés Oppenhaimer 2) Siempre fui muy hábil con la computadora, e incluso autodidacta con eso. Con un poco de coaching vocacional definí que mi trabajo ideal tenía que ser algo con ciencias biológicas, el uso de herramientas digitales y encontrar un empleo que me ofreciera mejores condiciones laborales.

Finalmente, escuché en Radio Mitre una entrevista en el programa de Lanata a Nelson Duboscq, CEO de Digital House, y me iluminé porque me di cuenta que en uno de estos cursos estaba mi futuro. Así fue como me inscribí en el programa llamado Data Analytics porque era el que me permitía tener un pantallazo sobre el mundo de la tecnología con el de análisis de datos y ver cuánto podía incluirlo con la Medicina. También es un curso que no requiere conocimientos avanzados.

¿Qué te pareció la experiencia en Digital House?

¡Los profesores son lo más! Siempre están muy bien predispuestos y son expeditivos. El campus y todo lo que dependía de la plataforma online, muy bien también.

¿Cómo conseguiste tu nuevo empleo en el laboratorio?

Además del curso de Data Analytics, tomaba clases de inglés para reforzar mi nivel, así como también clases de oratoria. Con esta formación, empecé a enviar mi CVs por Indeed y Linkedin, hasta que me contrataron en la filial argentina de un laboratorio de clase mundial.

¿De qué trabajás puntualmente?

Mi puesto actual es “MSL (Medical Science Laison) Inmuno-oncología”. Es uno los puestos “de entrada” para médicos en la industria farmacéutica porque no requiere experiencia previa en el mercado. Es un puesto donde la formación para el trabajo se hace al entrar. Mi rol es difundir información científica con el objetivo de que la comunidad médica esté al tanto de las mejores opciones terapéuticas disponibles para los pacientes con determinados tumores, con un tipo de medicación en especial).

Si bien no estoy usando las herramientas digitales que conocí en el curso, pero sí aplico mis conocimientos desde lo conceptual. Imagino que en el futuro, a medida que progrese, me será de utilidad.

¿En qué te ayudó Digital House a conseguir empleo?

Creo que Digital House me ayudó a interesarme por la integración de las herramientas digitales y la profesión de uno (se la que sea), porque por acá está el futuro.  Como resumen, las empresas multinacionales valoran mucho esta visión adelantada del futuro. La llamada Cuarta Revolución Industrial.

¿Recomendarías a tus colegas médicos saber tomar decisiones en base a datos mediante un curso de Data Analytics?

Si, obvio. En Medicina hoy en día se utiliza el paradigma de “Medicina basada en evidencia”. Eso quiere decir que cuando vas al cardiólogo, si tenés la presión alta  te da un remedio para normalizarla. Esa decisión (medicar, la droga, la dosis) está fundamentada en estudios científicos de alta calidad, con alto rigor estadístico, que eventualmente conforman las guías médicas. Son los ensayos clínicos randomnizados aleatorizados.

Lo opuesto y previo era tomar decisiones basado en experiencia propia/ajena o la impresión de cada uno. Si bien la experiencia es irremplazable, los datos duros, el análisis estadístico de los datos, es lo que nos da certeza de estar haciendo lo adecuado.

Como se ve, hay ahora una gran influencia del Data Analytics y del Data Science. Hace 5 años me acuerdo haber leído un trabajo de epidemiología de cáncer de colon donde replicaban comportamiento de pacientes con técnicas de machine learning y solo por esas dos palabras lo descalificamos. Lo que se hace habitualmente, si uno quiere saber la prevalencia de una enfermedad, es fijarse cuantas personas las tienen. Esto requiere mucho personal, dinero y exposición de pacientes. Con machine learning en este estudio tomaban datos ya conocidos de estudios previos y trataban de predecir el comportamiento de esta enfermedad en 20 años. Esto sirve para determinar la asignación de recursos. Hoy, después del curso, entiendo que el futuro de la optimización de la investigación médica estará complementado por machine learning y otras técnicas de inteligencia artificial.

Por otra parte, como médico es necesario tener buena capacidad de transmisión de información adecuado a cada receptor. Estas habilidades pueden ser reforzadas en el curso y de hecho es algo en lo que se trabaja activamente. Un ingeniero seguramente entenderá mejor una explicación técnica de su problema de salud. Una persona sin educación secundaria, requiere de otras técnicas. En Business Intelligence pasa lo mismo.

En conclusión, ya le recomendé el curso a muchos colegas. Creo que de todo lo que aprendí en el curso, quizás no estoy usando el lenguaje SQL hoy o las visualizaciones, pero tengo la herramienta de haber aprendido a pensar por otros carriles. También se que, cuando la oportunidad surja, el conocimiento básico de estas cosas me va a dar una gran ventaja.

¿Tenés pensando seguir capacitándote?

Sí. Ahora me estoy adaptando al trabajo nuevo, pero en el futuro cercano quiero hacer una especialización en ciencias de datos, buscando continuar por este camino que integra Medicina y datos.