Agnès Pérez Millan: «Lo más interesante de la IA es saber por qué toma una decisión u otra»

La Dra. Agnès Pérez Millan se acaba de incorporar como profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Es licenciada en Física por la UB, posee un máster de Bioinformática y Bioestadística por la UOC y es doctora en Biomedicina por la UB. Su línea de investigación se centra en las enfermedades neurodegenerativas con modelos predictivos, aprendizaje automático y bioestadística. En esta entrevista, Agnès nos explica su trayectoria académica y profesional, las aplicaciones prácticas que la inteligencia artificial (IA) puede tener en el estudio de las enfermedades y las actividades de divulgación de la ciencia que también encuentra tiempo para llevar a cabo.

¿Cómo ha empezado tu nueva etapa como profesora en la UOC?

Pues con bastante ilusión, pero también un poco de respeto, porque yo antes había sido profesora asociada en la UPC y profesora colaboradora en la UOC, pero todo cambio implica nuevas responsabilidades, nuevas tareas y eso al final también impone un poco de respeto. Pero estoy muy contenta con el cambio, con la oportunidad que me ha ofrecido la UOC y con ganas de poder dar lo mejor de mí en la docencia y también en la investigación.

¿Nos podrías explicar cuál es el contenido de las asignaturas que impartes?

Por un lado, imparto asignaturas de álgebra de grado que son compartidas por más de un grado y, por otro, me hace especial ilusión ser profesora del máster universitario de Bioinformática y Bioestadística de la UOC, porque es un máster que yo había hecho. En este curso en principio llevaré las asignaturas de Genómica computacional, Machine learning (que es una de mis áreas de especialidad) y también coordinaré los TFM de una de las áreas de este máster, precisamente la de Estadística y Machine learning.

¿Qué salidas profesionales tienen los estudios de Informática de la UOC?

Yo creo que, hoy en día, limitarte a una salida concreta es difícil. Por ejemplo, yo estudié Física, y hay quien piensa que solo puedes acabar de profesor o investigador, pero en realidad las posibilidades son muy diversas. Y con los Estudios de Informática sucede algo parecido. Es un sector con tanto crecimiento y que se puede aplicar a tantas áreas que pensar en salidas concretas es limitarnos mucho, porque las salidas son las clásicas, las no tan clásicas y algunas que ahora ni siquiera se nos ocurren.

En todo lo que tiene que ver con la tecnología y la informática puedes acabar en cualquier ámbito. Quizás lo más lógico sería trabajar en empresas del sector tecnológico, pero los conocimientos también se pueden aplicar a empresas que se dedican, por ejemplo, a la educación o al desarrollo de medicamentos. Tienes el pie en cualquier ámbito que tú quieras, y esa es precisamente una de las cosas que me gustan de estos estudios. Tú escoges una carrera, pero no te limitas a un área.

¿Y cuál ha sido tu trayectoria académica y profesional antes de entrar en la UOC?

Yo estudié Física en la UB, el máster universitario de Bioinformática y Bioestadística aquí en la UOC y después me animaron a hacer el doctorado. A mí me gusta la física, pero también los aspectos más clínicos o médicos, y tenía claro que quería llegar a esta área y aportar las matemáticas y la física a este sector. Entonces hice el doctorado entre el Hospital Clínic de Barcelona y la UB sobre la utilidad de los modelos matemáticos con neuroimagen para el diagnóstico y el estudio de la variabilidad en la enfermedad de Alzheimer y la demencia frontotemporal.

Posteriormente me quedé como investigadora posdoctoral en el Hospital Clínic y, mientras hacía el máster y el doctorado en la UOC, estuve como profesora asociada de Física en la UPC; el año pasado empecé como profesora colaboradora de Bioestadística aquí en la UOC. Además, durante el último año de doctorado tuve la suerte de realizar una estancia en Inria Saclay, Francia, con una beca de la Embajada de Francia en España, y pude integrarme en un grupo de trabajo sobre inteligencia artificial que me sirvió para redondear la tesis doctoral.

¿Qué aplicaciones prácticas tiene la inteligencia artificial para estudiar las enfermedades?

La inteligencia artificial es una herramienta muy potente, que tiene detrás matemáticas avanzadas, pero no deja de ser estadística y probabilidad. Creo que hay que vigilar mucho con la IA. Está aquí para quedarse, pero todavía queda mucho por hacer, por ejemplo en lo que se refiere a los aspectos éticos. La IA es muy útil, pero muchas veces no entiendes por qué toma ciertas decisiones. Ahora hay un «boom», pero lo que he intentado en mis artículos es entender por qué la IA, es decir, el ordenador o el modelo, toma una decisión concreta. Para mí, la IA es interesante por saber qué le haría tomar la decisión de realizar cierto diagnóstico, qué ha hecho que se decante la balanza hacia uno u otro lado. Algunos lo llaman explainable machine learning; es decir, debemos ir detrás del modelo y no quedarnos en el resultado que nos da, sino entender por qué nos da ese resultado.

Tiene sentido.

Al final, si queremos aplicar la IA en la vida real, no nos tiene que servir una decisión de cara o cruz, sino entender los motivos de las decisiones. Muchas veces, la gran crítica que se hace a la IA es que es una caja negra, pero lo que debemos hacer es ir un paso más allá, abrir esa caja negra e intentar entenderla. Y, una vez la entiendes, ya se puede empezar a aplicar a la rutina. Después hay que profundizar mucho en los aspectos éticos, aunque es difícil por cómo está organizado el mundo. Debemos intentar globalizar la IA, porque no se puede entrenar solo con un tipo de datos, no la podemos centrar solo en europeos o solo en hombres, porque entonces no será globalmente explotable.

También te dedicas a la divulgación científica en proyectos como Ciència Oberta i Neurones Fregides. ¿Qué nos puedes explicar de estos proyectos?

No todos lo hacen, no es que sea una obligación, pero yo animaría a todos los investigadores a que comuniquen y divulguen sus descubrimientos, por dos razones. En primer lugar, porque mucha investigación se financia con dinero público y se tiene que transmitir qué se está haciendo con ese dinero. Y, en segundo lugar, porque la población quiere conocer los nuevos avances y siempre es mejor que los conozcan de la mano del investigador que no por una noticia de la que se ignora la fuente.

Yo he tomado la decisión de hacer mi divulgación en catalán, porque creo que se tiene que hacer en tu propio idioma, y también para defender la lengua catalana. Suelo hablar de temas de mis especialidades, pero a veces me animo y también hablo de otros aspectos. Y creo que se tiene que saber divulgar sin considerar a los lectores niños de P3, como a veces sucede.

Por otro lado, yo siempre digo que me animé a dedicarme a la ciencia cuando un investigador vino a impartir una charla a mi instituto. Es una profesión que no es tan visible, que debería tener referentes más asequibles que los que conoce todo el mundo: Marie Curie o Albert Einstein. Así pues, la divulgación es una manera de animar a los jóvenes, sobre todo a las chicas, a hacer carreras científicas, carreras que han sido tradicionalmente más masculinas. Tener referentes cercanos que hagan investigación y que lo expliquen es una cosa que siempre ayuda.

Además, también tengo un pódcast en la radio de mi pueblo, Tiana, porque si alguien que ha ido al mismo instituto que tú lo escucha, es un referente asumible y siempre será más fácil que se plantee cursar una carrera científica.