Aram Zakzuk

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
0.942
AUC-ROC · 253.680 registros

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
30–40%
↓ varianza vs baseline

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 →37 artículos en total
№ 07 — Testimonios

Voces

Tuvimos la oportunidad de trabajar con Aram en un proyecto complejo de consultoría en el que aplicábamos inteligencia artificial al entorno clínico de uno de nuestros clientes. Con su orientación avanzamos en la integración de IA en varios hospitales españoles. Nos impresionó con todo su conocimiento y su capacidad para conectar la medicina con la tecnología. Tanto el cliente como nosotros quedamos encantados. No hubiésemos podido sacar el proyecto adelante sin toda su ayuda.
Sara Sedeño / Consultora de Digitalización · Asesoramiento en IA
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
Curando el Futuro

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№ 08 — Contacto

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