Lalith Sharan participó en una entrevista virtual sobre su trayectoria en IA aplicada a cirugías y computación médica. La entrevista realizada por Facundo Strizzi, editada por el equipo de NoSeQueEstudiar. A continuación resumen visual de la entrevista en PDF, su perfil profesional, los detalles clave de su carrera y la entrevista en vídeo.

Resumen visual de la entrevista con Lalith Sharan

Lalith Sharan es un Científico en Computación Médica e Investigador Postdoctoral en la Universidad de Estrasburgo (Francia), donde desarrolla el próximo sistema quirúrgico basado en IA para mejorar la seguridad del paciente y optimizar procedimientos médicos.

Su enfoque combina inteligencia artificial, visión por computadora y robótica para revolucionar las cirugías asistidas por computadora, con el objetivo de reducir errores humanos y personalizar la atención médica.

Ubicación: Estrasburgo, Francia
Campo de especialización: IA quirúrgica, Visión por computadora, Aprendizaje automático aplicado a la medicina.

Trayectoria Destacada

Investigador Postdoctoral – IHU Strasbourg & CAMMA Research Group:

Líder en el desarrollo de sistemas de IA para análisis de datos quirúrgicos a gran escala.
Investigación en modelos de lenguaje-visión para cirugías y detección de eventos críticos en tiempo real.

PhD en Ciencias de la Computación – University Hospital Heidelberg (Alemania):

Diseñó smart MVR, una herramienta de IA para reparación de válvulas cardíacas con precisión milimétrica.
15+ publicaciones en revistas de alto impacto (IEEE JBHI, MICCAI) y 8+ premios en conferencias internacionales.

Ingeniero Biomédico – StartUp en India (Primeros años): Combinó su formación en ingeniería biomédica y ciencias de la computación para resolver problemas clínicos.

Pionero en IA quirúrgica: Autonomía parcial en cirugías robóticas y documentación automatizada de procedimientos.

Mentoría: Ha supervisado a 8+ investigadores jóvenes y promueve la comunicación científica en Europa.
Conferencias: Invitado a hablar sobre IA confiable en hospitales y eventos tecnológicos.

Formación Académica

Doctorado en Ciencias de la Computación – Universidad de Heidelberg (Alemania), especializado en sistemas quirúrgicos asistidos por IA.
Maestría en Ingeniería Biomédica – Universidad Otto-von-Guericke de Magdeburg (Alemania), con especialización en IA aplicada a medicina.
Licenciatura en Ingeniería Biomédica – Instituto Tecnológico de Manipal (India), con enfoque en computación médica.

Habilidades técnicas: Visión por computadora · Aprendizaje profundo · Robótica quirúrgica

Idiomas: Inglés (fluido), Hindi (profesional), Tamil (nativo/bilingüe), Kannada (nativo/bilingüe), Alemán (profesional), Francés (básico).

Entrevista con Lalith Sharan

1. Presentación y trayectoria profesional

Facundo Strizzi: Hoy estamos con Lalith Sharan, investigador de la Universidad de Estrasburgo (Francia), quien está desarrollando el próximo sistema quirúrgico basado en IA. Gracias por compartir tu trayectoria con nosotros.

Lalith Sharan: Gracias por la invitación. Actualmente soy investigador postdoctoral en Estrasburgo, donde me desempeño como Científico en Computación Médica. Mi formación comenzó en ingeniería biomédica, pero luego me especialicé en ciencia de la computación, haciendo un doctorado enfocado en aplicaciones quirúrgicas.

Mi trabajo se centra en las cirugías asistidas por computadora, un campo donde la tecnología y la medicina se integran. La medicina no solo trata del cuidado directo del paciente, sino también de las tecnologías que lo respaldan. Mi rol es investigar cómo herramientas como el software y la IA pueden optimizar procedimientos quirúrgicos, haciendo las intervenciones más precisas y seguras.

2. Elección del campo profesional

Facundo Strizzi: ¿Qué te llevó a elegir este campo? ¿Fue una decisión clara desde el principio o algo que descubriste con el tiempo?

Lalith Sharan: En la escuela, me apasionaban tanto la biología como las ciencias de la computación. Al principio, me costó decidirme entre ambas áreas. Durante mi licenciatura, buscaba algo que integrara estos dos mundos, y así descubrí la ingeniería biomédica.

Lo que me atrajo fue su enfoque multidisciplinario: combina medicina con tecnología. Pero fue durante mi maestría cuando comprendí el verdadero potencial de la computación aplicada a la salud. Las ciencias de la computación demostraron ser una herramienta poderosa para resolver problemas médicos complejos.

Esta revelación me llevó a especializarme en computación médica durante mi doctorado. Hoy, como Científico en Computación Médica, aplico IA y técnicas computacionales para desarrollar soluciones innovadoras en el campo quirúrgico.

3. Influencias y mentores

Facundo Strizzi: En tu desarrollo profesional, ¿tuviste mentores o personas clave que influyeran en tu trayectoria? ¿O fue un camino más individual?

Lalith Sharan: He sido muy afortunado por contar con excelentes mentores en cada etapa. Todo comenzó en la escuela, donde algunos profesores extraordinarios de física, química y matemáticas despertaron mi fascinación por la ciencia. Fueron ellos quienes plantaron esa primera semilla de curiosidad científica que me llevó hacia la ingeniería.

Durante mi doctorado, tuve la suerte de trabajar con un supervisor excepcional y colegas brillantes, quienes me enseñaron no sólo los aspectos técnicos de la investigación, sino cómo abordar problemas complejos del mundo real. Aquí es donde realmente aprendí lo que significa hacer investigación de alto nivel.

Pero quizás unos de mis mentores más valiosos han sido los cirujanos con quienes he colaborado. Su experiencia práctica y su perspectiva única sobre los desafíos reales en quirófano han dado dirección y propósito tangible a mi trabajo técnico.

Estoy profundamente agradecido con todas estas personas que han creído en mí, han reconocido mi potencial y, sobre todo, me han retado a superarme continuamente. Su guía ha sido fundamental para llegar donde estoy hoy.

4. Habilidades clave para el éxito

Facundo Strizzi: En tu campo de IA aplicada a la cirugía, ¿qué habilidades consideras cruciales para tener éxito? ¿En qué debería enfocarse un estudiante más allá de lo técnico como matemáticas o programación?

Lalith Sharan: Destacaría tres aspectos fundamentales:

Mentalidad de resolución: Antes que habilidades técnicas, necesitas creer que con tiempo y dedicación puedes resolver cualquier problema. La curiosidad intelectual es tu mejor motor - ese deseo genuino de entender y solucionar.

Aprendizaje experiencial: No basta con teoría. La habilidad práctica de experimentar, probar cosas y aprender haciendo es invaluable. Trabaja en proyectos reales aunque sean pequeños; ahí descubrirás tus áreas de mejora y cómo reaccionas ante retos imprevistos.

Adaptabilidad contextual: La industria tecnológica evoluciona rápidamente. Lo que necesitaba cuando empecé ya no es lo mismo que hoy. Es vital entender el panorama actual - habla con profesionales, mantente actualizado y se flexible para adaptar tus habilidades.

"Las bases técnicas son importantes, pero tu capacidad para aplicarlas en un contexto cambiante y con problemas reales es lo que realmente marca la diferencia".

5. Experiencia migratoria

Facundo Strizzi: ¿Cómo fue dejar la India? ¿Cómo te sentiste al respecto? Básicamente, ¿cómo haces esa conexión?

Lalith Sharan: Cuando me mudé originalmente, después de terminar mi licenciatura, trabajé un par de años en una Startup en la India y luego elegí hacer mi maestría en Alemania porque, en ese momento, las ciencias de la computación médica eran un campo muy emergente y había mucha investigación en Alemania, así que pensé que era un buen lugar para venir.

Mi experiencia, como la de cualquier otro expatriado, es una mezcla. Es un poco difícil dejar atrás todo lo que es familiar y encontrarte con una cultura completamente nueva, formas de trabajar completamente diferentes. Pero también siento que esta lucha realmente valió la pena, no solo por mi trabajo sino también como persona. Creo que he crecido mucho. He ampliado mis horizontes y conocido gente de muchas culturas.

Como persona, creo que realmente crezco cuando me pongo en este tipo de situaciones. Así que creo que la lucha valió la pena. Si me dieran la oportunidad, lo haría de nuevo. Tal vez incluso lo habría hecho antes en mi carrera. Sí, esencialmente, tener exposición a una gran variedad de experiencias es lo que creo que me está guiando.

6. Impacto social de la IA

Facundo Strizzi: ¿Cómo ves los cambios que la IA está generando en nuestra vida cotidiana?

Lalith Sharan: El objetivo fundamental de las Ciencias de la Computación es identificar qué cosas pueden automatizarse o resolverse mediante tecnología, ¿correcto? La idea es integrar conocimiento para crear sistemas capaces de realizar tareas cada vez más complejas que ayuden a las personas.

Desde mi perspectiva, la IA representa un avance significativo como sociedad. Antes teníamos motores de búsqueda que simplemente indexaban información. Ahora tenemos IA que puede comprender esa información - hasta cierto punto - y sigue mejorando.

Sin embargo, siendo honesto, aunque trabajamos en estas tecnologías avanzadas, los efectos sociales completos aún son algo con lo que estamos lidiando como sociedad:

Cómo afecta a las personas
Su impacto en el empleo
Su influencia en la vida cotidiana

No son preguntas fáciles de responder. Por eso insto a todos a reflexionar seriamente sobre estos temas, porque:

Para cada persona, los efectos pueden manifestarse de manera diferente. El grado de impacto varía según cada individuo,

Observo que generalmente que estamos más enfocados en el pasado que en el futuro.

Necesitamos reorientar nuestro pensamiento para imaginar escenarios posibles:

¿Cómo sería un mundo donde estas tecnologías existan? ¿Cómo podría ser un futuro donde la IA beneficie (o no) a todos?

Mi mensaje clave es este: nuestras opiniones deben basarse no solo en lo popular, sino en nuestra experiencia directa con la tecnología. Solo así lograremos:

Mayor conciencia sobre su funcionamiento.
Mejor capacidad para usarla en nuestro beneficio.

Porque mi convicción es clara: "Si no podemos imaginar un futuro donde la tecnología nos sea verdaderamente útil, nunca podremos construirla". Ese es el primer paso fundamental.

7 Futuro de la IA en cirugía

Facundo Strizzi: Has estado trabajando en desarrollos profundos de inteligencia artificial aplicada a lo biomédico. ¿Cuál es el próximo paso? ¿Cuál es tu próximo desafío? ¿Podríamos decir que esto es el futuro?

Lalith Sharan: En el campo de la medicina, y particularmente en cirugía, ya enfrentamos tareas muy desafiantes. Tenemos grandes sueños, como la cirugía autónoma, que sigue siendo una meta a largo plazo.

Un área clave es el uso de videos quirúrgicos. En cirugías mínimamente invasivas o endoscópicas, donde se hacen pequeñas incisiones, el endoscopio funciona esencialmente como una cámara que genera gran cantidad de imágenes y videos. Al igual que las cámaras de teléfonos han creado enormes conjuntos de datos que podemos analizar, los endoscopios también generan muchos datos que ahora podemos procesar para:

Reducir el trabajo manual en documentación
Ayudar en mediciones y toma de decisiones quirúrgicas
Mejorar la autonomía y eficiencia del flujo de trabajo

Teóricamente, muchas de las capacidades que hemos desarrollado para hacer "cámaras inteligentes" podrían aplicarse en cirugía.

Por otro lado, vemos un crecimiento importante en robótica quirúrgica, donde nos movemos hacia:

Cirugías autónomas (al menos parcialmente)
Asistentes robóticos para equipos quirúrgicos
Automatización de partes del proceso quirúrgico

El objetivo final es automatizar cualquier aspecto del flujo quirúrgico que sea posible, especialmente en documentación. Los cirujanos dedican mucho tiempo a documentar manualmente, desde resúmenes de alta hasta diferentes partes del procedimiento, y es difícil analizar estos datos sin revisar todo el video.

Actualmente, en cirugía estamos trabajando para alcanzar el nivel de aplicaciones generales de IA. Gran parte sigue en fase de investigación, porque llevar estas tecnologías a la industria real requiere muchos controles y balances.

En términos de adopción tecnológica y aplicación de IA a problemas quirúrgicos, aún queda mucho trabajo por hacer. Este campo es más desafiante que los problemas generales de visión por computadora.

En los próximos años, seguiremos enfocados en:

Recopilar más datos quirúrgicos.
Desarrollar mejores sistemas de automatización.

Aunque hay aspectos de la cirugía que se pueden automatizar, otros como la atención al paciente definitivamente no pueden automatizarse. La idea es apoyar al cirujano para:

Estandarizar procedimientos
Minimizar errores humanos
Brindar la mejor atención posible
Permitir que se concentren en los aspectos más cruciales

El objetivo final, como siempre decimos, es lograr los mejores resultados para los pacientes. Pero esto puede lograrse de diferentes formas:

Personalizando la cirugía para cada paciente
Manteniendo altos estándares de estandarización
Reduciendo al mínimo el impacto de factores humanos
Evitando errores quirúrgicos y descuidos humanos

La cirugía como disciplina siempre mantendrá a los humanos en el circuito. Nuestro enfoque es automatizar selectivamente las partes que puedan automatizarse, para facilitar el trabajo del cirujano y mejorar los resultados.

8. IA y educación

Facundo Strizzi: ¿Cómo ves el impacto de la IA en la educación? Como alguien que también trabaja en este campo, observo constantemente cómo herramientas como ChatGPT están transformando incluso nuestra forma de pensar, algo radicalmente diferente a hace un año. Ante estos avances, ¿crees que deberíamos replantear cómo nos educamos a nosotros mismos?

Lalith Sharan: Siendo completamente honesto, hemos evolucionado desde los libros tradicionales hasta bibliotecas en línea que indexaban esos libros, y ahora tenemos sistemas que pueden sintetizar y presentar esa información. Debemos aceptar que la información es más accesible que nunca, y que los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden resolver tareas complejas.

Mi postura es que deberíamos adoptar estas tecnologías, no prohibirlas ni limitar su uso. Sin embargo, necesitamos implementarlas de forma creativa. Por ejemplo:

Podríamos volver a evaluaciones presenciales para medir razonamiento crítico sobre temas específicos.
Implementar actividades colaborativas donde los equipos resuelvan problemas juntos.

Usar la IA como asistente de aprendizaje para todo lo demás, acelerando el proceso.

El modelo tradicional de aula, heredado de la era industrial, donde muchos estudiantes aprenden lo mismo al mismo tiempo, carece de:

Interacción personalizada.
Retroalimentación individualizada.

La posibilidad de hacer preguntas espontáneas y recibir respuestas inmediatas

Ahora, con la IA como asistente, podemos ofrecer esa atención personalizada a cada estudiante. En mi propia investigación, he experimentado cómo estos sistemas me permiten:

Comprender nuevos conceptos con mayor rapidez.
Obtener respuestas inmediatas a mis preguntas.
Acelerar significativamente mi proceso de aprendizaje.

El verdadero desafío está en:

Replantear los métodos de evaluación (debemos ser más creativos).
Rediseñar los modelos educativos tradicionales.

Considero que la IA es un beneficio neto para la educación, empoderando a las personas para aprender más rápido. La clave está en reinventar los sistemas educativos para aprovechar todo su potencial.

9. Mantenerse actualizado

Facundo Strizzi: ¿Cómo logras mantenerte al día con todas las novedades y la nueva información en tu campo? Especialmente en el área de IA, donde parece haber un nuevo avance casi cada semana.

Lalith Sharan: Sí, es realmente difícil mantenerse actualizado. Esto es algo común en cualquier campo nuevo o emergente, donde hay mucha información, muchas cosas suceden muy rápido y se desarrollan con gran velocidad.

Creo que la mejor estrategia es la especialización. Lo que me ha resultado útil, y lo que en general he observado, es que funciona mejor cuando:

Encuentras un área de aplicación específica que te interese;
Identificas un nicho particular dentro de ese campo;
Te enfocas profundamente en ese nicho.

Hoy en día es muy difícil ser un generalista. En este tipo de entorno es prácticamente imposible saber mucho sobre un campo en particular, incluso si es relativamente pequeño. Por eso mi recomendación sería:

Encontrar una aplicación que realmente te guste;
Identificar una subtarea o subárea especializada dentro de ella;
Concentrarte en desarrollar experiencia en ese nicho específico.

Este mismo concepto de especialización también se aplica al mundo laboral. El enfoque no debe estar únicamente en el área técnica de aplicación, sino también en otros factores importantes como:

Las relaciones interpersonales;
La colaboración en equipo;
La gestión de personas.

Estas habilidades humanas son irremplazables. En una era donde la inteligencia artificial se vuelve más accesible, creo que estos aspectos humanos se van a valorar cada vez más.

Como consecuencia, veo esto como una oportunidad para:

Centrarnos más en estas dimensiones humanas del trabajo;
Cambiar nuestra perspectiva sobre la tecnología;
Aprender a pensar en cómo podemos colaborar con estas herramientas;
Verlas como un complemento valioso para nuestra vida profesional.

Esto obviamente implicará cambios significativos en la naturaleza del trabajo, pero considero que serán cambios positivos que nos permitirán:

Ser más productivos;
Desarrollar enfoques más creativos;
Trabajar de manera más efectiva junto con estas tecnologías.

Estas herramientas van a seguir existiendo y desarrollándose, independientemente de que la gente las quiera o no. Nuestro reto es encontrar formas efectivas de:

Integrarlas en nuestros flujos de trabajo;
Identificar oportunidades de aplicación;
Incorporarlas como parte natural de nuestra vida profesional.

Este no es un fenómeno nuevo. A lo largo de la historia hemos visto cómo la tecnología transforma nuestra sociedad - desde la radio hasta la televisión, cada avance tecnológico ha generado disrupciones. Lo que hace a la IA diferente es la escala de su impacto, que es mayor que cualquier otra tecnología previa.

Esta magnitud hace que sea más difícil estar completamente preparados para sus efectos, pero creo firmemente que es posible encontrar nuestro espacio personal donde podamos convivir efectivamente con estas herramientas, más que ser desplazados por ellas.

10. Reflexiones finales y consejos

Facundo Strizzi: ¿Hay algo más que te gustaría compartir o mensajes que consideres importantes?

Lalith Sharan: En mi experiencia, hay dos aspectos clave que me gustaría destacar, especialmente para estudiantes: La universidad: un espacio seguro para experimentar.

Al estar en la universidad, estás en un entorno de bajo riesgo. Esto significa que tienes la libertad de probar cosas nuevas sin miedo a consecuencias graves. Es fácil quedarte en tu zona de confort y sentirte seguro allí, pero cuando salgas al mundo profesional, tendrás que aprender a valerte por ti mismo.

La universidad es el mejor momento para explorar, cambiar de dirección y probar enfoques distintos. Si algo no funciona, siempre puedes corregirlo y seguir adelante. Aprovéchalo. Conecta con personas de diferentes edades y experiencias-

Durante la universidad, solemos relacionarnos principalmente con gente de nuestra misma edad. Sin embargo, es importante buscar mentores o amigos mayores, porque te permiten ver cómo funciona el mundo real.

La educación no tiene un valor fijo: su importancia cambia según las necesidades del mundo. Desde dentro del sistema académico, a veces es difícil percibir eso. Por eso, plataformas como NoSeQueEstudiar son geniales, porque ayudan a las personas a entender mejor estas dinámicas.

A nivel personal, he aprendido mucho al interactuar con gente de distintas generaciones, entendiendo sus perspectivas y experiencias. Gracias por brindar ese valor con tu trabajo. En cuanto al campo de la computación y la tecnología, es un espacio cada vez más interdisciplinario. A lo largo de los años, he visto crecer el interés porque los problemas que enfrentamos requieren colaboración de múltiples áreas. Y con las nuevas herramientas que surgen, se están abriendo nuevas oportunidades que ni siquiera habían sido imaginadas.

Al final, la tecnología ha ampliado nuestras posibilidades de una forma increíble. Así que creo que es un gran momento para aprovecharla de manera inteligente y creativa.

Gracias por la oportunidad. Lalith Sharan

Lalith Sharan