Es ampliamente conocido que la exposición a ciertas sustancias que están en el ambiente como son los pesticidas, plásticos, metales pesados, etc, puede afectar a las personas, especialmente a los niños en su crecimiento y en el desarrollo de ciertas patologías. Las personas entramos en contacto con ellas mediante diferentes vías como puede ser en la alimentación, al respirar o simplemente al tocar ciertos objetos.

Algunas de ellas se acumulan en el organismo y pueden pasar de las madres a los bebés durante el embarazo y la lactancia. Otras se eliminan más rápidamente pero, si estamos continuamente expuestos, siguen perjudicando al organismo, sobre todo en la etapa fetal o inicial del cremiento.

La Estadística, usando diferentes modelos matemáticos-estadísticos, puede ayudar a comprobar cuáles de dichas sustancias son significativamente perjudiciales, incluso desde que el feto está en etapa de desarrollo, y con ello promover políticas de Salud Pública que ayuden a evitar ciertos problemas de salud.

Las matemáticas suelen ser ese “hueso duro” a lo largo de la secundaria, el bachillerato e incluso en muchos grados universitarios. El cómo se deberían enseñar las matemáticas, cómo se consigue que se aprendan, qué matemáticas interesan y qué matemáticas se necesitan es algo que preocupa mucho a los investigadores en Educación Matemática, pero también a los docentes de las diferentes etapas educativas.

En pocas ocasiones los investigadores pueden “tomar un café” con los estudiantes en los que hablar de qué consideran importante, qué les gusta de las matemáticas o cómo necesitarían que se las explicaran. También en pocas ocasiones los investigadores explican a estos mismos estudiantes lo que descubren o lo que consideran que sería necesario para mejorar la realidad en el aula de matemáticas. Un café con ciencia puede ser un lugar de encuentro del que aprender mutuamente.

Quienes no las conocen suelen pensar que las matemáticas son solo números, fórmulas y ejercicios difíciles que no sirven más que para aprobar un examen. Pero en realidad, las matemáticas son una forma de pensar y de entender el mundo. Son el lenguaje de la ciencia, porque con ellas describimos y estudiamos desde el movimiento de los planetas hasta el funcionamiento de las redes sociales, la inteligencia artificial o los sistemas económicos que determinan la evolución de un mercado.

¿Sabías que un matemático pasa más tiempo equivocándose que acertando? De hecho, las matemáticas no van tanto de «saber la respuesta», sino de “hacer las preguntas adecuadas”. Por ejemplo, de preguntarnos ¿cómo describiríamos el funcionamiento de una neurona biológica en términos matemáticos? llegamos al concepto de neurona artificial y con ello a la teoría de las redes neuronales que fundamentan los algoritmos de aplicaciones como TikTok y ChatGPT.

Por tanto, las matemáticas están más cerca de la filosofía (pensar) que del cálculo (hacer cuentas) porque son el lenguaje del razonamiento lógico. En consecuencia, son una herramienta clave en cualquier ámbito científico. Nos permiten tomar decisiones en contextos de incertidumbre (a través de la probabilidad y la estadística) y desarrollar modelos matemáticos para estudiar fenómenos reales —como epidemias, el cambio climático o la dinámica de una empresa— con el fin de entender cómo evolucionan y predecir sus posibles comportamientos.

Olvida el “no valgo para esto”. Esto no va de “valer”, va de razonar, de ordenar bien las ideas y de atreverse a preguntar. ¿Te atreves?

Estoy abierto a conversar sobre los aspectos que le parezcan más interesantes a los estudiantes. Que sean ellos los que pregunten aquellos temas o cuestiones sobre los que tengan curiosidad. De cara a que puedan elaborar esas preguntas, cuento a continuación mi investigación actual y mi trayectoria:

Mi investigación se centra en la identificación de cáncer en imágenes médicas de tejido. Estamos trabajando principalmente con cáncer de piel. Queremos desarrollar un programa informático que sea capaz de procesar una imagen e indicar si existe alguna estructura cancerígena (o no). Además, el método debería decirnos cómo de seguro está de su decisión (incertidumbre), y proporcionar alguna información sobre qué partes de la imagen o qué motivos le han llevado a tomar esa decisión (explicabilidad). Para ello, trabajamos en colaboración con patólogos del Hospital Clínico San Cecilio de Granada, así como investigadores y patólogos de Valencia y Chicago (EEUU).

Este problema está muy relacionado con las matemáticas y la informática. Con las matemáticas porque las imágenes digitales no son más que números, números con los que podemos operar para procesar la imagen. Con la informática porque todo el sistema debe codificarse en un lenguaje de programación que pueda ser ejecutado por un ordenador de manera automatizada (sistema de ayuda al diagnóstico).
Yo me formé en matemáticas a través del grado y un primer máster en la UGR. Me formé en informática (más concretamente, inteligencia artificial) a través de otro máster y un doctorado. Esto me ha permitido trabajar en diferentes países (España, Reino Unido, EEUU) y en diferentes contextos (mayormente universidad, pero también empresa: Microsoft Research).