En el marco de los programas de formación impulsados por Samsung Innovation Campus, Corresponsables entrevista a Joaquín Berenguer Cortés, estudiante del doble grado de Matemáticas e Ingeniería Informática en la Universitat Politècnica de València, que ha participado en el curso de Inteligencia Artificial. Durante esta experiencia formativa, Joaquín ha desarrollado un proyecto aplicado al ámbito sanitario orientado a la optimización de trasplantes hepáticos mediante modelos predictivos basados en inteligencia artificial. En esta entrevista explica cómo ha sido el proceso de aprendizaje, los retos técnicos y éticos asociados al trabajo con datos clínicos y el valor de trasladar el conocimiento académico a soluciones reales con impacto.
¿Qué te llevó a inscribirte en el curso de Inteligencia Artificial de Samsung Innovation Campus?
Realmente me inscribí un poco de rebote. Estudio el doble grado de Matemáticas e Ingeniería Informática, que se organiza por cuatrimestres: en el primero damos mayoritariamente temario de Matemáticas y en el segundo, solo asignaturas de Informática. Yo había estudiado en el instituto Cambridge House Community College, un bachillerato británico, donde cursé Informática como asignatura principal durante los dos últimos años, con seis horas semanales. Por eso, muchos de los conceptos que estábamos viendo en este segundo cuatrimestre ya los había estudiado antes y podía afrontar la universidad con más relajación, sin necesidad de dedicarle tanto tiempo.
Buscando actividades extracurriculares que hacer, pequeños trabajos o incluso siendo profesor particular, finalmente decidí inscribirme en el curso. Siempre me ha interesado la inteligencia artificial y quería trabajar en ello, aunque no pensaba que me elegirían: solo aceptan a 25 alumnos y algunas de mis prácticas universitarias coincidían con el curso, así que no podía estar presencialmente todo el tiempo. Al final, un compañero se inscribió y yo lo seguí; de hecho, fui la última persona en apuntarme.
¿Cómo te enteraste de la existencia de estos cursos?
Una de las cosas positivas de la Universitat Politècnica de València es que constantemente recibimos correos con programas, actividades y cursos en los que participar; es una universidad muy proactiva en cuanto a formación extracurricular. Yo recibí el correo con la convocatoria del curso, lo leí un poco por encima y, en ese momento, no le presté demasiada atención.
Poco después, un compañero del instituto que estudia Ciencia de Datos me comentó que estaba pensando en inscribirse. Alumnos de ediciones anteriores le habían hablado muy bien del curso y le parecía una oportunidad muy interesante. Fue entonces cuando me animé y empecé a informarme con mucho más detalle.
¿En qué punto de tu trayectoria académica te encontrabas cuando comenzaste el curso de Inteligencia Artificial de Samsung Innovation Campus y qué es lo que más te ha cambiado tras finalizarlo?
Comencé el curso en segundo curso, a mitad del segundo cuatrimestre. A diferencia de la universidad, especialmente en el grado de Matemáticas, el curso de Inteligencia Artificial es muy práctico, centrado principalmente en la programación, con breves introducciones teóricas y solo un par de asignaturas más orientadas a estadística y matemáticas. Durante el curso adquirí muchos conocimientos sobre análisis de datos, desarrollo de modelos y redes neuronales, así como la práctica necesaria para poder trabajar de forma fluida con inteligencia artificial.
Sin embargo, lo que más me ha cambiado no ha sido solo lo aprendido, sino la forma de trabajar. Para mí, el proyecto final del curso supuso un reto mayor que cualquier trabajo previo, lo que me permitió adoptar un estilo de trabajo mucho más profesional y técnico.
Nunca habías trabajado antes directamente con inteligencia artificial. ¿Qué te ha aportado el curso del Samsung Innovation Campus frente a lo que ves en la universidad?
Más allá de los conocimientos teóricos, el curso me ha aportado una herramienta muy útil y directamente aplicable al mundo profesional. Hoy en día, muchas empresas quieren incorporar inteligencia artificial en sus procesos y contar con una formación específica en este ámbito, además de mi titulación universitaria, supone una clara ventaja competitiva. Tener un certificado que avale estos conocimientos abre muchas más puertas en el mercado laboral.
Además, el curso me ha permitido trabajar con herramientas y metodologías reales, algo que en la universidad todavía se ve de forma más teórica. Un ejemplo claro es el de mi compañero de proyecto, Sergio Tordera Cano, quien añadió la titulación del curso a su perfil de LinkedIn y, al poco tiempo, fue contratado en una empresa como experto en inteligencia artificial. Esto demuestra el valor práctico y profesional que tiene la formación ofrecida por Samsung Innovation Campus.
Uno de los aspectos más destacados del curso es el proyecto final. En vuestro caso, habéis desarrollado una aplicación para optimizar trasplantes hepáticos. ¿Cómo surge la idea y qué problema concreto queríais resolver?
Cuando presentamos la idea en clase, muchos compañeros se preguntaron, de entre todas las opciones posibles, por qué habíamos elegido centrarnos en los trasplantes hepáticos. Incluso mi propio compañero de proyecto, Sergio Tordera Cano, se sorprendió cuando le propuse la idea por primera vez.
Para mí, el proyecto fue una oportunidad de contribuir al legado familiar. Vengo de una familia de médicos especializada en hepatología: mi abuelo, el Dr. Joaquín Berenguer La Puerta, fue pionero en la disciplina y fundador del programa de trasplante hepático del Hospital La Fe de Valencia; mi tía, la Dra. Marina Berenguer Haym, fue presidenta de la Sociedad Internacional de Trasplante Hepático (ILTS), con cientos de publicaciones en el ámbito, y actualmente dirige la Unidad de Hepatología y Trasplante Hepático del mismo hospital.
Obviamente, la medicina no es lo mío, pero cuando oí hablar del proyecto final no dudé en aprovechar la oportunidad para aportar mi granito de arena en un área que ha marcado a mi familia y que puede tener un impacto real en la vida de las personas.
El aumento de la demanda de trasplantes de hígado se explica por varios factores interrelacionados relacionados con la salud pública. Por un lado, la enfermedad hepática asociada al consumo excesivo de alcohol sigue siendo una de las causas principales de insuficiencia hepática crónica que conduce a un trasplante. Además, la enfermedad del hígado graso no alcohólico, vinculada a la obesidad, la diabetes y hábitos de vida poco saludables, está creciendo a nivel global y también contribuye a un mayor número de pacientes que requieren un trasplante. Estas enfermedades, junto con otras causas como las hepatitis virales, han aumentado la presión sobre las listas de espera porque hay más personas con fallo hepático avanzado que donantes disponibles.
Actualmente, la asignación se basa principalmente en la urgencia clínica de los receptores mediante el sistema MELD: el paciente más grave es quien recibe el órgano. Sin embargo, para aquellos con un MELD bajo este enfoque no siempre es el más adecuado, ya que podrían esperar sin riesgos y, en muchos casos, convendría asignar el órgano al paciente que tenga mayores probabilidades de éxito global tras el trasplante.
Por ello, nuestro objetivo ha sido desarrollar modelos de inteligencia artificial capaces de predecir el éxito global postrasplante, considerando tanto la supervivencia del órgano a corto y largo plazo como la del paciente, así como otros indicadores clínicos como la estancia hospitalaria y las curvas de supervivencia. Combinando todas estas predicciones, buscamos proporcionar a los médicos una herramienta que les ayude a tomar decisiones más informadas y optimizar el emparejamiento entre donante y receptor.
Trabajar en un proyecto aplicado al ámbito hospitalario implica una gran responsabilidad. ¿Qué retos técnicos y éticos habéis debido tener en cuenta durante el desarrollo del proyecto?
Antes de responder, me gustaría agradecer al Comité Ético del Hospital Universitari i Politècnic La Fe de Valencia por su evaluación y autorización del uso de los datos, así como a la Unidad de Hepatología y Trasplante Hepático por facilitarnos el acceso a la base de datos. En particular, quiero agradecer a la Dra. Marina Berenguer Haym por ofrecerse a ser la investigadora principal de este proyecto, así como por su apoyo, confianza y disponibilidad para resolver nuestras dudas y guiarnos siempre que ha sido necesario. Sin su colaboración, este trabajo no hubiera sido posible.
En primer lugar, uno de los principales retos fue la propia obtención de la base de datos. Nunca habíamos trabajado con datos clínicos reales y sensibles, ni éramos plenamente conscientes de la responsabilidad que ello conllevaba. A diferencia de otros proyectos del curso, tuvimos que completar distintos procedimientos y documentos legales destinados a garantizar el uso ético, responsable y completamente anonimizado de la información clínica, respetando en todo momento la privacidad de los pacientes y la normativa vigente en protección de datos, algo a lo que no estábamos acostumbrados y que supuso un importante aprendizaje.
Desde el punto de vista técnico, uno de los mayores retos fue trabajar con datos reales, incompletos y heterogéneos, muy distintos a los conjuntos de datos «limpios» que se suelen utilizar en entornos académicos. Tuvimos que enfrentarnos a valores faltantes, variables mal definidas y registros inconsistentes, además de decidir qué información era clínicamente relevante. Otro desafío importante fue gestionar el desequilibrio entre clases, ya que algunos resultados clínicos eran poco frecuentes y podían afectar a la fiabilidad de los modelos. Asimismo, diseñar modelos capaces de predecir resultados complejos como la supervivencia del órgano y del paciente, tanto a corto como a largo plazo, requirió un cuidadoso proceso de selección de variables, validación de modelos y evaluación de resultados para garantizar su fiabilidad.
Por último, fue fundamental diseñar el sistema pensando en su uso real en un entorno clínico. No se trataba solo de obtener buenas métricas, sino de desarrollar modelos interpretables y comprensibles para los profesionales sanitarios, evitando enfoques opacos que dificultaran la confianza en las predicciones. En todo momento concebimos la aplicación como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones, nunca como un sustituto del criterio médico, asegurando que los resultados fueran claros, explicables y contextualizados dentro del proceso clínico.
¿Qué has aprendido sobre cómo pasar de modelos “teóricos” a soluciones reales con impacto en sectores tan sensibles como la salud?
Trabajar en un proyecto con impacto potencial en el ámbito de la salud nos ha permitido comprender la gran diferencia que existe entre desarrollar modelos en un entorno teórico o académico y trasladarlos a una solución real con consecuencias directas sobre personas. Una de las principales lecciones aprendidas ha sido la importancia de la interpretabilidad de los modelos. En un contexto clínico, no basta con obtener buenas predicciones: es imprescindible entender por qué el modelo toma determinadas decisiones, de modo que los profesionales sanitarios puedan confiar en ellas y evaluarlas críticamente.
Otro aspecto clave ha sido la presión asociada a la validación de los modelos. Saber que los errores no son meramente teóricos, sino que podrían influir en decisiones clínicas, nos llevó a ser especialmente rigurosos en la evaluación, validación cruzada y análisis de resultados. En este proceso también aprendimos a aceptar que, en entornos reales, las métricas obtenidas suelen ser más modestas que las alcanzadas en el aula, pero mucho más honestas y representativas del rendimiento real del sistema.
Por último, hemos comprendido que el impacto de una solución no depende únicamente del modelo, sino de su usabilidad. De poco sirve un sistema avanzado si su uso no es sencillo e intuitivo para el personal sanitario. Por ello, el desarrollo de la aplicación se centró en facilitar al máximo su integración en el flujo de trabajo clínico, priorizando la claridad de la información, la simplicidad de uso y la utilidad práctica sobre la complejidad técnica.
La inteligencia artificial es una tecnología transversal. ¿En qué ámbitos te gustaría aplicar estos conocimientos en el futuro?
Este proyecto me ha hecho darme cuenta de la gran aplicabilidad de la inteligencia artificial en la salud, especialmente con los avances recientes en biotecnología. A pesar de su potencial, todavía se aprovecha muy poco, y creo que la IA puede jugar un papel clave en mejorar el diagnóstico, optimizar tratamientos y apoyar decisiones médicas complejas. Me motiva la posibilidad de desarrollar soluciones que realmente ayuden a las personas y mejoren su salud, generando un impacto tangible en su vida y contribuyendo a que la tecnología sea una herramienta al servicio del bienestar humano.
Más allá de los conocimientos técnicos, ¿de qué manera el curso de Inteligencia Artificial de Samsung Innovation Campus te ha preparado para tu futuro profesional?
Más allá de los conocimientos técnicos, el curso de Inteligencia Artificial de Samsung Innovation Campus me ha preparado especialmente en la forma de trabajar y la profesionalidad necesarias para proyectos de gran envergadura. Ha sido mi primer proyecto de este calibre y me ha permitido comprender lo que supone asumir la responsabilidad de trabajar con datos sensibles y generar resultados que pueden tener un impacto real en la vida de las personas. Gracias a esta experiencia, he desarrollado habilidades de planificación, rigor y colaboración que serán fundamentales para mi futuro profesional, independientemente del área en la que aplique la inteligencia artificial.
¿Seguirás tu trayectoria profesional a través de la Inteligencia Artificial?
Ojalá que sí. Me ha gustado muchísimo la experiencia del curso y sigo entusiasmado con el proyecto que desarrollamos. En cuarto y quinto curso de mi titulación cursaré asignaturas más avanzadas de Inteligencia Artificial y mi idea es continuar con un máster en bioinformática o un área similar. Considero que la Inteligencia Artificial está cada vez más presente en numerosos ámbitos y, sea cual sea el camino profesional que elija, siempre me será útil saber manejarla y desarrollarla para generar soluciones con impacto real.
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