La investigación del profesor de Innovación en Salud Eren Ahsen, de la Facultad de Medicina de Carle Illinois, combina el poder de los negocios, la atención médica y la tecnología para desarrollar aplicaciones que alivien la ansiedad de los pacientes durante las mamografías y aborden las disparidades en el acceso a estas pruebas de detección. Por su trabajo, Ahsen fue reconocido recientemente con el Premio al Joven Investigador en la 14.ª edición de la revistaEl Conferencia sobre TI y análisis de salud (CHITA).
“Mi objetivo es trabajar en aplicaciones y productos que tengan un impacto en la vida de las personas”, afirmó Ahsen. “Me atrajo la oportunidad de colaborar con los médicos porque, en definitiva, quiero que mi investigación llegue a las personas”.
Ahsen se incorporó a Gies College of Business en 2019, cuando la universidad estaba intensificando su plan de estudios de análisis de negocios. En 2022, incorporó el puesto de profesor de innovación sanitaria en Carle Illinois College of Medicine. En la actualidad, imparte un curso de análisis de negocios en Gies, donde los estudiantes aprenden sobre programación en Python y aplican habilidades analíticas básicas a diferentes industrias, como la atención sanitaria, la cadena de suministro y las finanzas. También es mentor de estudiantes de doctorado y maestría en ambas universidades.
La trayectoria profesional de Ahsen está llena de persistencia y un poco de casualidad. Obtuvo una licenciatura en matemáticas e ingeniería eléctrica y electrónica, una maestría en teoría de control en Turquía y un doctorado en ingeniería biomédica de la Universidad de Texas en Dallas.
En la Universidad de Texas en Dallas, las actividades de investigación de Ahsen dieron un giro cuando dos miembros de la facultad de negocios que estaban trabajando en un artículo le pidieron ayuda sobre la teoría matemática en un proyecto de investigación sobre las preferencias personales de riesgo en la detección del cáncer de mama. La colaboración continuó y un artículo posterior sobre sesgos humanos ganó el premio al mejor artículo publicado de Information Systems Research.
“Mi investigación sigue involucrando teoría y matemáticas, pero con un fuerte enfoque en aplicaciones prácticas, lo que para mí es un buen equilibrio”, dijo Ahsen, quien también es uno de los muchos profesores de Gies que contribuyen a la recientemente lanzada Iniciativa de Investigación en Atención Médica.
En 2015, Ahsen se convirtió en investigador postdoctoral en IBM y luego pasó a la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai como profesor adjunto. Durante este tiempo, coorganizó el Digital Mammography DREAM Challenge, nacido de la Cancer Moonshot Initiative de la Casa Blanca. Su equipo analizó objetivamente las presentaciones realizadas por los participantes de todo el mundo, revisó la eficacia del aprendizaje automático en la lectura de mamografías en comparación con los radiólogos y concluyó que incluso el mejor algoritmo no era tan preciso como un experto humano.
Hoy en día, Ahsen está aprovechando los conocimientos adquiridos a partir de esa investigación.
“Nos estamos asociando con un sistema de atención médica de la Costa Oeste para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial que permita a los radiólogos brindar diagnósticos de mamografías más rápidos y precisos en el mismo día”, dijo Ahren.
Esta es una buena noticia para los 40 millones de mujeres que se realizan exámenes de rutina en los EE. UU. cada año. Alrededor del 14 % obtiene falsos positivos que requieren pruebas adicionales en visitas de seguimiento.
“No puedo imaginar la ansiedad que se siente al recibir esa llamada y el tiempo que lleva encontrar la respuesta”, dijo Ahsen. “Estamos buscando una IA que ayude a cambiar el orden de las lecturas de las mamografías, de un orden por orden de llegada a uno que priorice a las pacientes de alto riesgo. Nuestra esperanza es aplicar esta idea a las pruebas de detección de rutina”.
Una consecuencia de esta investigación es abordar el problema de la disparidad racial en las decisiones sanitarias.
“Los datos mamográficos muestran que algunos algoritmos funcionan mejor que otros a la hora de eliminar los sesgos, y estamos investigando cómo reducir esas disparidades”, afirmó Ahsen. “Espero poder utilizar el análisis de negocios para seguir desarrollando lo que estamos aprendiendo y así crear soluciones efectivas que funcionen a gran escala”.
Nota del editor:
La versión original de este artículo del Gies College of Business se puede encontrar aquí.
Puede obtener más información sobre la investigación del Profesor Ahsen relacionada con la atención médica aquí.