Aram ZakzukMD · AI
Aram Zakzuk, MD · Clinical AI Specialist

Un perfil. Tres capas.

Soy médico (Universidad del Rosario, homologado en España) con 6 años de formación clínica y práctica hospitalaria, doble máster en IA aplicada a Sanidad (CEMP) y Salud Digital / eHealth (Universidad Europea), y especialización Stanford AI in Healthcare. La combinación escasa que separa los proyectos que llegan a producción de los que se quedan en piloto.

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CV · tres versiones
Brief ejecutivo · 1 página

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CV completo · PDF

Formación, experiencia clínica y proyectos técnicos.

№ 02 — Lo que aporto
01

Criterio médico para cuestionar la IA

Evalúo y cuestiono soluciones de IA en salud antes de desplegarlas. El criterio clínico que solo se construye con turnos en urgencias, medicina interna y atención primaria.

02

Capacidad técnica real

Me siento con un equipo de ingenieros y entiendo exactamente lo que construyen. Python, Machine Learning, XAI/SHAP, FHIR. No es teoría: hay proyectos públicos con código.

03

Marco regulatorio europeo

Conocimiento operativo del EU AI Act, MDR, SaMD, ISO 13485, RGPD y EHDS. Para que las decisiones sean sostenibles más allá del piloto.

04

Traducción entre tres mundos

Ingenieros, comité médico y compliance regulatorio. Hablo los tres idiomas sin que se pierda nada en el camino — la capacidad que rara vez coincide en la misma persona.

№ 03 — Áreas de impacto
A

Clinical AI · CDSS · Healthcare Data Analytics

Diseño, validación y despliegue de sistemas de IA en salud con métricas clínicamente honestas y explicabilidad real, no decorativa.

B

EU AI Act · MDR · SaMD · ISO 13485

Clasificación de riesgo bajo el Reglamento 2024/1689, análisis de conformidad y hoja de ruta para que el sistema pase el primer filtro serio del mercado europeo.

C

Medical Affairs · validación clínica

Encaje asistencial real con facultativos, diseño de evidencia clínica y rediseño de flujos. Lo que distingue un producto que se usa de uno que se mantiene archivado.

D

Interoperabilidad sanitaria · EHDS

HL7 FHIR, SNOMED-CT, LOINC y preparación EHDS. Una solución que no habla con la HCE no es una solución, es un demo.

Sectores objetivo
HealthTechMedTechPharma DigitalMedDeviceLife SciencesInnovación hospitalariaCROsSalud DigitalDigital Health

Experiencia

Clinical AI Specialist · Independent Projects

Febrero 2025 – Presente · Madrid · Remoto

  • Diseño, desarrollo y validación de soluciones de Clinical AI con cumplimiento regulatorio europeo (EU AI Act · MDR · RGPD · EHDS) e integración en flujos clínicos reales.
  • ClinAI Classifier (2026): herramienta open source que clasifica sistemas de IA sanitarios bajo el EU AI Act. Pipeline de dos etapas (LLM + motor de reglas estático con invariante de no-degradación). Genera informe PDF auditable. Demo en Hugging Face + repositorio público en GitHub.
  • CDSS de estratificación de riesgo diabético (TFM, MSc IA Aplicada a Sanidad): Random Forest · AUC-ROC 0.942 · explicabilidad clínica XAI/SHAP · cumplimiento RGPD + EU AI Act + EHDS · desplegado en Hugging Face.
  • Clasificación multiclase de riesgo metabólico sobre 253.680 registros reales (CDC BRFSS): pipeline completo con análisis de equidad algorítmica por subgrupos demográficos.
  • Stack: Python · Scikit-learn · FastAPI · Streamlit · Claude API · Docker · Microsoft Azure. Marco regulatorio aplicado: EU AI Act · MDR · RGPD · EHDS · ISO 13485 · SaMD.
6 añosformación clínica
2 MScIA + Salud Digital
EU AI Actregulación

Médico Interno Rotatorio · Méderi (Hospital Universitario Mayor)

Diciembre 2023 – Diciembre 2024 · Bogotá, Colombia

  • 12 meses de práctica clínica continua en hospital universitario de tercer nivel: medicina interna, urgencias, pediatría, ginecología y obstetricia, neurología, psiquiatría y atención primaria.
  • Gestión asistencial de más de 40 pacientes por turno en servicios de alta demanda. Coordinación de equipos clínicos de hasta 4 médicos.
  • Diseño de protocolos asistenciales adoptados transversalmente en múltiples servicios — base aplicable a optimización de procesos mediante CDSS y Healthcare Data Analytics.
  • Exposición directa a los puntos de fallo del sistema sanitario real: fragmentación de datos clínicos, ausencia de interoperabilidad y toma de decisiones sin CDSS operativos.
40+pacientes/turno
MI · URG · APservicios
3.er nivelhospital

Educación

Máster en Aplicaciones de IA en Sanidad

Centro Europeo de Másters y Posgrados — Madrid, España

febrero 2025 · Finalizado marzo 2026

  • Modelos de Machine Learning, NLP y Deep Learning aplicados a la optimización clínica y gestión hospitalaria.

Máster en Salud Digital/eHealth

Universidad Europea — Madrid, España

octubre 2025 · Finalizado octubre 2026

  • Transformación digital sanitaria e interoperabilidad clínica (HL7, FHIR, SNOMED CT) con enfoque en EHDS y sistemas inteligentes.

Especialización en IA aplicada a la Sanidad

Stanford University — Online

febrero 2025 · Finalizado julio 2025

  • Machine Learning y Deep Learning aplicados a datos clínicos, diagnóstico asistido y ética en IA médica.

Médico

Universidad del Rosario — Bogotá, Colombia

2018 · Finalizado 2024

  • Práctica clínica hospitalaria continua desde el 4º año · Enfoque en Medicina Interna y Urgencias.
Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad· Centro Europeo de Másters y Posgrados (CEMP) (mar 2026)
Inteligencia Artificial Avanzada· Comunidad de Madrid (oct 2025)
SNOMED-CT Fundamentos· SNOMED International (jun 2025)
Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900)· Microsoft (jul 2025)
Google Prompting Essentials· Google (sept 2025)
AI in Healthcare Specialization· Stanford University (feb 2026)
Evaluations of AI Applications in Healthcare· Stanford University (jun 2025)
Fundamentals of Machine Learning for Healthcare· Stanford University (jun 2025)
Congreso Inforsalud 2025· SEIS (abr 2025)
DELF B1· Ministère de l'Éducation nationale (oct 2017)
TOEFL iBT· TOEFL / ETS (dic 2020)
ACLS y BLS· American Heart Association (2024)

Fortalezas

Criterio clínico real

Formación médica de 6 años + práctica hospitalaria continua en urgencias, medicina interna y atención primaria. El criterio que permite cuestionar una solución de IA antes de implementarla, no después.

Marco regulatorio europeo

EU AI Act, MDR, SaMD, ISO 13485, RGPD y EHDS. Clasificación y análisis de conformidad para que las decisiones sean sostenibles, no solo cumplibles.

Encaje asistencial real

Identificación de puntos de fallo, rediseño de flujos asistenciales y gestión del cambio. Los algoritmos mejoran solos; los flujos clínicos no.

Traducción entre tres mundos

El puente entre ingenieros, comité médico y compliance regulatorio. La misma conversación en tres idiomas distintos, sin perder rigor en ninguno.

Lenguas

EspañolNativo
InglésC1
FrancésA2 / B1

Valores

  • •Rigor científico y metodológico
  • •Impacto clínico medible
  • •Protección de datos y privacidad
  • •Documentación clara y reproducible
  • •Colaboración interdisciplinar

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