Si estoy estudiando para ser neurocirujano, ¿cómo podría incorporar un interés en la investigación de la inteligencia artificial?

Estudié medicina con un objetivo en mente: convertirme en neurocirujano y trabajar en interfaces cerebrales.

No entraré en cómo terminas siendo neurocirujano, porque depende del país en el que te encuentres, pero generalmente implica mucho trabajo y cierta inteligencia.

Tampoco iré (en detalles) a cómo “incorporar un interés” en AI, los moocs (udacity, Standford, MIT, etc.) son abundantes en el tema, y ​​muy buenos blogs como KDNuggets Analytics, Data Mining y Data La ciencia te dará mucho que leer hasta que seas viejo. Sigue el podcast de Talking Machines, el blog OpenAi y el boletín Import AI, es simplemente hermoso. ¡Pero eso es todo lo que diré sobre eso!

Me concentraré en los motivos para convertirme en neurocirujano si quiere trabajar en AI o en aprendizaje automático:

1. Ninguna
2. Ninguna
3. Ninguna

Cuando finalmente me convertí en neurocirujano, descubrí lo hermosa que sería mi futura carrera. La neurocirugía es increíble, aquellos que pueden hacerlo tienen suerte y no me arrepiento de haberla elegido como mi especialidad médica.

Pero también me di cuenta de que ser un neurocirujano, o cualquier tipo de cirujano, implica que primero te conviertes en cirujano, y eso ya es un trabajo de tiempo completo:

1. Aprendiendo las habilidades y el conocimiento del campo
2. Alimenta tus relaciones con tu jefe, tus enfermeras y otros doctores
3. Estar en el hospital 90-120 horas a la semana, ejecutar su servicio, soportar el estrés y la fatiga extrema

Esto deja muy poco tiempo para la investigación, tan poco en realidad que es mejor no investigar hasta que seas un cirujano MUY bueno (¿40 años?).

Significa que hasta que tenga 35-40 años (cuando tal vez tenga un poco más de tiempo) no aprenderá sobre aprendizaje profundo o búsqueda A * o modelos gráficos. Probablemente no entiendas realmente qué es una regresión lineal o mínimos cuadrados ordinarios.

Lo que me di cuenta es que hacer un doctorado en Neurociencia estudiando las interfaces cerebrales de la computadora no sería posible durante mi entrenamiento y probablemente también un par de años después de mi residencia.

Además, debo decir que para innovar realmente en el campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o la interfaz de computadora cerebral, debe elegir matemática / ingeniería aplicada, o pura matemática o física. Nunca innovarás en que AI sea un neurocirujano.

Es posible que forme parte de un equipo que desarrolle interfaces de computadora Cerebro, pero probablemente administre la investigación clínica y la implantación de cualquier aparato de grabación invasiva que su compañía / equipo haya desarrollado.

Le daré el consejo que doy a todos los estudiantes jóvenes que estén interesados ​​en la investigación y quieran hacer medicina:

Si vas a la medicina, vete porque quieres convertirte en médico, tratar a los pacientes. Vaya porque quiere que su especialidad, lo que define su carrera, sea la medicina primero. En primer lugar, vaya porque quiere trabajar en el hospital o en una práctica privada, con y para pacientes. La investigación tiene que ser secundaria.

No significa que no se pueda hacer investigación como médico, y lejos de eso, los doctores en todas partes investigan, ya sea clínico o aplicado. La investigación clínica va bien con el trabajo clínico, pero la investigación básica es más exigente. Tampoco significa que solo “pueda” hacer trabajo clínico como médico, sino que también puede crear una empresa o trabajar para el sector farmacéutico una vez que esté certificado o incluso después de su MD. Y si te haces famoso en tu campo, o trabajas lo suficiente, podrías viajar por el mundo, dar conferencias, trabajar para ONG, etc.

Pero ! Si sabes que la investigación en IA es lo que quieres hacer, no te decantes por la medicina, aprende matemáticas o ingeniería, no sirve de nada aprender todo sobre el cuerpo humano, las enfermedades y los tratamientos, y leer libros sobre libros de fisiopatología. o biofísica si su objetivo final es AI. Perderás tiempo y oportunidades, pasarás por frustraciones, celos de y para otros y malentendidos con tus compañeros. Lo que es más importante, no se meta en la medicina con la esperanza de sobresalir tanto en AI como en Cirugía, para separar mágicamente su tiempo clínico y de investigación, pero aun así seguir siendo competitivo, esto solo es accesible para los extremadamente afortunados. Sí, podría terminar siendo el “neurocirujano interno” en Google X, mientras trabajaba en el hospital, pero en mi opinión esto está reservado para un puñado de personas que ya son famosas por algo que han hecho. Planear tu carrera en eso es un poco complicado.

Dicho esto, es posible que tenga más margen de maniobra en biología / genética. Los médicos están capacitados para ser buenos en biología, pero en AI … no.

Después de trabajar como neurocirujano por un tiempo comprendí que mis sueños de trabajar en fascinantes problemas de neurociencia en la interfaz entre ingeniería y medicina se estaban alejando lentamente, pero no quería ser “solo” el tipo que implantaba los electrodos.

Tomé la decisión de dejar la medicina por completo y hacer un doctorado en Neurociencia Computacional a tiempo completo. Ahora tengo tiempo para aprender sobre IA. Y espero encontrar la manera de unir mis dos pasiones, pero no es fácil cuando se rechaza a los estudiantes que han hecho un doctorado en Aprendizaje automático en el campo post-doc.

De todos modos … llévate un mensaje a casa: ser médico es increíble, pero conviértete en uno porque primero quieres ser médico. Ser un neurocirujano es increíble, pero hazlo porque quieres convertirte en un neurocirujano. La neurocirugía es una carrera hermosa, pero debes saber que es una vida extremadamente exigente, que te pedirá sacrificios.

¡La investigación será un buen “plus” que haga en su tiempo libre!