Aram ZakzukMD · AI

Medicina, Salud Digital e IA en Sanidad.
La combinación escasa que separa
los proyectos en producción de los pilotos.

Soy médico (Universidad del Rosario, homologado en España) con doble máster en IA aplicada a Sanidad (CEMP) y Salud Digital / eHealth (Universidad Europea). Diseño y valido soluciones de Clinical AI bajo el marco regulatorio europeo (EU AI Act · MDR · RGPD · EHDS).

Busco rol senior en HealthTech, MedTech, Pharma Digital, MedDevice o innovación hospitalaria. Madrid · Remoto · Híbrido.

Medicina
Médico · 6a MI · URG · AP
Salud Digital
EHDS EU AI Act · MDR HL7 FHIR Transformación digital
IA aplicada a Sanidad
CDSS · SaMD XAI / SHAP Machine Learning
  • Verificado en LinkedIn
  • 2.000+ seguidores en LinkedIn
  • Publicaciones con 7.800+ impresiones
  • Stanford · SNOMED · Microsoft · CMPerfil →
№ 04 — Proyectos

Proyectos que fundamentan el criterio

Validación técnica propia. El criterio no se improvisa: se construye con datos reales, métricas verificables y cumplimiento regulatorio desde el día uno. Código abierto, demos públicas.

Caso 01

ClinAI Classifier — Clasificador EU AI Act para IA en salud

Herramienta open source que clasifica sistemas de IA sanitarios bajo el EU AI Act (Reglamento 2024/1689). Pipeline de dos etapas con agente LLM + motor de reglas estático.

PythonFastAPIStreamlitClaude API
Caso 02

CDSS estratificación de riesgo diabético (TFM)

AUC-ROC 0.942 sobre 253.680 registros reales del CDC BRFSS. Explicabilidad clínica XAI/SHAP. Desplegado en Hugging Face con cumplimiento RGPD + EU AI Act + EHDS.

Random ForestXAI/SHAP
Caso 03

Predicción de ocupación hospitalaria mediante IA

Modelo de demanda de camas con reducción estimada de varianza en planificación del 30–40% sobre baseline naive. Variables clínicas y operativas.

PythonTime Series
№ 02 — Perfil

Un perfil.
Tres capas.

Criterio médico, visión de Salud Digital y capacidad técnica en IA aplicada a sanidad. Tres capas que rara vez coinciden en la misma persona y que, juntas, son lo que separa los proyectos que llegan a producción de los que se quedan en piloto.

Medicina
6a

Práctica clínica continua en urgencias, medicina interna y atención primaria (Méderi · 2018–2024).

Salud Digital
MSc

Máster en Salud Digital / eHealth (Universidad Europea). Transformación digital sanitaria, EHDS y gestión de proyectos.

IA en Sanidad
MSc

Máster en IA aplicada a Sanidad (CEMP) + Stanford AI in Healthcare. TFM: CDSS con AUC-ROC 0,942.

№ 03 — Tesis

El valor
diferencial.

01 · Criterio

Criterio médico para cuestionar la IA

6 años en hospital de tercer nivel. Evalúo y cuestiono soluciones de IA en salud antes de que se desplieguen, no después del primer incidente.

02 · Técnica

Capacidad técnica real

Me siento con un equipo de ingenieros y entiendo exactamente lo que construyen. Machine Learning, XAI/SHAP, HL7 FHIR, EU AI Act. No es teoría: hay código y demos públicas.

03 · Regulación

Marco regulatorio europeo

EU AI Act · MDR · ISO 13485 · SaMD · RGPD · EHDS. Conocimiento operativo del marco que decide si un sistema llega o no a producción en Europa.

04 · Traducción

El puente entre tres mundos

Hablo con ingenieros, con comité médico y con compliance regulatorio en su propio idioma, sin que se pierda nada en el camino. Esa es la capacidad escasa.

№ 05 — Insights

Insights y publicaciones

Impresiones acumuladas
+15.000

Alcance acumulado en publicaciones de LinkedIn durante 2025–2026 sobre Salud Digital, IA clínica y regulación.

Publicaciones
+80

Posts publicados en LinkedIn: análisis de mercado, tesis técnicas, comentario regulatorio y reflexión clínica.

Seguidores profesionales
2.054

Comunidad profesional en LinkedIn: médicos, consultoras, HealthTech, administración pública y reguladores.

Temas que cubro
CDSSEU AI ActSalud DigitalEHDSMedical AffairsCarrera médico-techInteroperabilidad
Por qué un médico con IA gana más en tech que en el hospital
Artículo · LinkedIn · 7,8K impresiones · 2025
CarreraHealthTechClinical AI
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Por qué la mayoría de CDSS no sobreviven al primer año en el hospital
Artículo · LinkedIn · 2026
CDSSClinical AIImplementación
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El mercado de IA en salud: $36,67B → $505,59B en 2033. Qué lo frena.
Artículo · LinkedIn · 2026
HealthTechMercadoClinical AI
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№ 06 — Blog

Notas editoriales

Análisis ejecutivo y técnico sobre EHDS, EU AI Act, CDSS y transformación digital sanitaria. Publicación nueva cada lunes.

Ver todos los artículos →31 artículos en total
№ 07 — Testimonios

Voces

Durante su año de internado, Aram demostró una capacidad analítica excepcional para priorizar y resolver problemas en entornos de alta demanda asistencial. Destacaba por su rapidez para interpretar datos clínicos y plantear soluciones prácticas, manteniendo siempre la calma y el criterio en situaciones de presión. Su forma de integrar el razonamiento clínico con una visión estructurada de los casos marcó una diferencia en el equipo.
Dra. Margarita Olaya / Médico Internista
Tu proyecto sobre predicción de ocupación de camas hospitalarias está entre los más completos, maduros y rigurosos que he leído. Destaca por su extraordinaria capacidad de análisis, tanto en el planteamiento del problema como en la profundidad metodológica.
Sara Lopez / Especialista IA · CEMP
№ 07 — Newsletter
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№ 08 — Contacto

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