Definir el problema clínico real
Separar necesidad asistencial, hipótesis de producto y contexto de uso.
Salud digital · IA médica · I+D+i sanitaria
María Rollán Martínez-Herrera MD, PhD
Pediatra · Clinical Technology Consultant
Ayudo a empresas de salud digital, IA médica e I+D+i a convertir necesidades clínicas reales en workflows, validación, evidencia e implementación.
01 / Cómo ayudo
Trabajo con equipos que ya tienen tecnología, datos o una idea de innovación, pero necesitan criterio clínico para decidir qué hacer a continuación.
Separar necesidad asistencial, hipótesis de producto y contexto de uso.
Usuarios, tiempos, fricciones, adopción, seguridad y puntos de decisión.
Convertir guías, literatura y datos en requisitos, validación, alertas o entregables.
02 / Servicios
Trabajo con entregables concretos: revisión clínica, workflows, requisitos, estrategia de validación, evidencia, modelado de conocimiento y apoyo a propuestas.
Para equipos que necesitan comprobar si una solución digital encaja en un flujo asistencial real.
Actores → datos → decisiones → riesgos → salidas
Ver ejemplo ↗Para productos de IA médica o salud digital que necesitan pasar de métricas técnicas a evidencia clínicamente defendible.
Dataset → modelo → validación externa → plausibilidad clínica
Ver ejemplo ↗Para equipos que necesitan convertir guías, protocolos o pathways en lógica implementable.
Guía → decisiones → objetos → tiempos → checklist → feedback
Ver ejemplo ↗Para soluciones de seguimiento remoto, patient engagement, domicilio, cronicidad compleja o cuidados paliativos.
Paciente → variables → alertas → escalado → revisión clínica
Disponible en una conversación de proyectoPara centros tecnológicos, hospitales, consultoras, healthtechs o consorcios que necesitan reforzar necesidad clínica, metodología, validación e impacto.
Datos longitudinales → grafo → revisión → decisión de producto
Ver ejemplo ↗03 / Experiencia y trayectoria
Mi trayectoria combina práctica asistencial, investigación aplicada, ciencia de datos y desarrollo tecnológico en salud.
Pediatría hospitalaria, urgencias, UCIP, oncología pediátrica, hospitalización domiciliaria, cronicidad compleja y paliativos.
Doctorado en Medicina, imagen médica, segmentación torácica, modelos de clasificación, sesgos, generalización y publicaciones científicas.
eHealth, dispositivos médicos, modelado de conocimiento clínico, análisis de datos, soporte a la decisión y validación.
Vicomtech, proyectos con industria canalizados a través de Vicomtech, experiencia freelance en salud digital y Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School.
04 / Evidencia científica
Publicaciones y líneas de trabajo en IA médica, imagen, trayectorias clínicas, pediatría crítica y soporte a la decisión.
Investigación sobre adaptación y validación de modelos de imagen torácica para escenarios pediátricos, con foco en neumonía y lectura clínica de resultados.
PLOS ONE · 2024
International Journal of Medical Informatics · 2024
Diagnostics · 2022
Smart Innovation, Systems and Technologies · 2023
05 / Para quién trabajo
06 / Contacto
Trabajo en formatos de asesoría remota, paquetes de proyecto acotados, revisión clínica, apoyo a validación, propuestas de I+D+i y colaboración freelance a tiempo parcial.
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