Juan Luis Martínez (Oviedo, 1961) es catedrático desde el pasado 21 de junio. Doctor ingeniero de minas (Oviedo, 1994), ingeniero de la Escuela del Petróleo y de los Motores de París (París, 1987) y diploma del Imperial College of Science and Technology (Londres, 1988) Desde 1994 está en el departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo. Inició la línea de problemas inversos en 1997.
En 2008-09 realizó un año sabático en California-Berkeley, donde trabajó sobre métodos de aprendizaje automático e inversión en geofísica. Estuvo contratado en Stanford, California-Berkeley y National Lawrence Berkeley Laboratory durante 2009-10 y a su regreso a España creó la línea de modelización en biomedicina (técnicas de imagen médica, cáncer, genómica, proteómica y sus aplicaciones en medicina traslacional) colaborando con empresas biomédicas y centros de investigación de España y EE UU.
- Lograda la cátedra, ¿próximo objetivo?
-Cuando me marche de la Universidad me gustaría que quedara algo, y hay que dar paso a la gente joven. En diez o doce años la Universidad tiene que regenerar el profesorado completamente. En los próximos cursos habrá jubilaciones en masa y si ese paso de formación no se hace completamente, se van a perder cosas y a mí me gustaría que el grupo de Problemas Inversos continuara, en particular en su vertiente de biomedicina.
- ¿Por qué se decidieron por el enfoque de los datos en biomedicina?
-Empezamos porque las técnicas de imagen física son parientes muy próximas de los problemas inversos en geofísica. Son técnicas que vienen ya de la época de los filósofos que hablaban del problema como obstáculo y cómo detectarlo en un dominio inaccesible. Decían que si había una serie de emisores en la frontera, intersectando con las zonas de sombra, podían definir aproximadamente la situación del obstáculo. Eso dio lugar a la palabra tomografía, que en griego quiere decir "rebanar". Eso se lanzó definitivamente adelante en 1972 cuando Godfrey Newbold Hounsfield y Allan McLeod Cormack recibieron el Nobel por la tomografía axial computerizada (TAC), que hoy en día es adivinar lo que hay en el interior de un dominio, desde la frontera. Las técnicas de diagnóstico médico van por ahí. Y las técnicas de inversión geofísica son lo mismo, pero se aplica en minería, petróleo y medio ambiente para visualizar lo que hay en el subsuelo. En EE UU, trabajando sobre reservorios petrolíferos, nada de biomedicina, vi dos cosas.
- ¿Cuáles?
-La gran importancia que tiene en California la biomedicina, por delante incluso de las empresas de Hollywood, y toda la importancia que en el año 2008 empezaban a tener las técnicas de Big Data. En Berkeley trabajé sobre algoritmos de aprendizaje y justo al marchar, en 2010, un millonario de Hong Kong que se formó allí dio varios millones de dólares para crear el Instituto de Ingeniería Biomédica en Berkeley cuando la Medicina no está en Berkeley, sino en Stanford o en la Universidad de San Francisco, es decir, que en plena crisis económica en California ya tenían muy claro cuáles iban a ser los dos pilares de su economía.
- ¿Qué importó del modelo americano?
-A la vuelta, el hecho de que yo estuviera en un departamento de Matemáticas implicaba sus ventajas, pero también inconvenientes porque, cuando vas a presentar tus desarrollos a una empresa petrolífera y te dicen que tú estás en un departamento de Matemáticas y deberías estar en uno de Ingeniería, no te cogen porque te asocian a algo muy teórico aunque no somos teóricos. En la práctica puedes pasar de la Geofísica al Big Data o a la biomedicina sin solución de continuidad. Y eso fue lo que hicimos.
- ¿Cómo?
-En 2012 me habilité catedrático a nivel nacional en la Universidad de Burdeos y sacaron una plaza para que yo me marchase para allí a un grupo de Geofísica y Geotecnia, y la razón por la que no marché es que allí tenía que trabajar en Geofísica y por entonces ya teníamos lanzado toda la modelización en biomedicina, que para mí no era un tema accesorio, sino la línea de investigación.
- ¿Y ahora?
-Estamos en el momento en que los modelos matemáticos de Big Data integrados se van a considerar fundamentales para mejorar la atención primaria y la resolución de enfermedades en los hospitales. Piden el Big Data como una de las áreas prioritarias en el Sistema Nacional de Salud, y eso tendría que estar ya implementado y ver los hospitales como centros tecnológicos. Desde 2014 hemos realizado más de treinta publicaciones en revistas de impacto, las últimas sobre células de melanoma y una sobre fatiga crónica.
- ¿Se han superado las reticencias al matemático en los centros de salud?
-Hay voluntad, pero no es una realidad porque hacer eso es transformar el hospital de un centro de atención a un centro tecnológico. Eso no es simplemente tener un organismo como la Finba al lado de HUCA que haga investigación biomédica, sino que lo importante es hacer investigación traslacional. Es un cambio de visión: no ver que la matemática ayuda, sino que es fundamental en la búsqueda de soluciones a enfermedades complejas. Eso daría lugar a la carrera de Computer Science, no el doble grado.
- ¿Es posible hacerlo aquí?
En Asturias tenemos un sistema de atención público-privado bastante bueno y podríamos aprovechar el potencial a nivel de Ciencias de la Vida para incorporar nuevas titulaciones. Tenemos buenos departamentos de Informática e integrar todo eso no debería ser muy complicado con la visión de sacar profesionales "ad hoc" que conquisten los departamentos tecnológicos de un hospital sabiendo qué es un gen, una proteína o una tomografía.
- ¿El grado de Ingeniería de Datos resuelve esa necesidad?
-No llega a ello. No se necesitan mercenarios, sino un ejército profesional. Ésa es la diferencia. Nosotros no entramos en la biomedicina como mercenarios, es un línea de investigación y si no sabemos más de proteínas es porque no hay nadie que nos enseñe. La Universidad no está preparada para ello. Hay una compartimentación departamental y en plazas del departamento de Matemáticas nos han puntuado cero en revistas con un alto índice de impacto a nivel mundial porque dicen que no es Matemática Aplicada. Ésa es una visión cicatera, pobre y mediocre. Los departamentos deben potenciar las líneas de investigación que dan a la Universidad y a la sociedad lustre.
- ¿Explotar el tratamiento de datos puede ser la nueva mina de Asturias?
-Asturias debe proteger su actividad industrial. Llevamos más de dos siglos de experiencia y si hacemos acero hay que hacerlo bien. Convendría recuperar las escuelas de aprendices y proteger la Formación Profesional. Hay que hacer las cosas con calidad y la innovación no tiene por qué ser investigación puntera. Innovación es cambiar aquello de lo que estás rodeado haciendo que mejore. Luego hay que crear nuevos yacimientos
- ¿Cuáles serían esos nuevos yacimientos en el Principado de Asturias?
-El mayor activo de Asturias, aparte de su cultura, es el agua y la agricultura de precios y los cultivos sostenibles y de alta calidad, y luego buscar otras alternativas. En salud también va a ser todo muy potente, igual que la inteligencia artificial y la robótica. Si estamos bien conectados a nivel de comunicaciones y de internet, que es muy importante que llegue a la zona rural, seremos polo de atracción de "geeks". No se puede mandar un doble mensaje de "Asturias, paraíso natural" y luego tener una punta de benceno en Gijón.
- ¿Qué potenciaría de Asturias?
-De lo que hay, la calidad ,y buscaría nuevos yacimientos sabiendo que Asturias es un sitio único en el mundo. Podría ser el "Silicon Valley" de Europa; lo podemos tener todo, pero hay que poner los mimbres. No vale con invitar a Bill Gates y darle el premio "Princesa de Asturias". Hay que trabajar la cantera, ¿por qué no puede haber aquí en la región un Google? Pues no lo puede haber porque la sociedad asturiana no lo permite; no hay Business Angels ni inversores de riesgo, y si fracasas eres un pringado. Aquí el modelo social es el que toma el pelo a los demás. Y fracasar es un error. Hay que cambiar esa mentalidad y poner los medios donde se necesitan. En Francia a quien no hace investigación se le corta el teléfono y se le quita el despacho, no es un tema baladí. La gente tiene que saber qué contrato firma cuando entra en la Universidad. Es difícil ser personal docente e investigador, pero yo concibo mal ser un gran docente si no haces investigación.
- ¿Está bien financiada la investigación?
-Hay que financiarla más porque la investigación contribuye al desarrollo de la sociedad. A mí me gustaría ver grupos grandes, multidisciplinares, bien financiados, pero es complejo. Al final, lo bueno es ver las cosas crecer. Aquí, en la Universidad de Oviedo, hay mucho talento, pero es una pena que se marchen porque no se aprecie la carrera que están realizando.
- ¿Es posible desarrollarse en la Universidad de Oviedo con las condiciones actuales?
-Ahora mismo, no. La única manera de crecer es formar a los que tienes alrededor. La mayoría de las tesis doctorales que dirigí eran de compañeros que ya tenían la plaza y no necesitaban la tesis pero tenían voluntad de formarse y mejorar a nivel de su currículo investigador. No se puede tener a la gente desaprovechada y desincentivada. Ésa es una visión cicatera y religiosa del "nunca vas a llegar o no tendrás la tesis", todo eso son visiones negativistas que representan una manera de gestionar mal el dinero público. Todo el mundo tiene su punto fuerte, pero no se puede confundir churras con merinas y que en habilitaciones a cátedra se tenga en cuenta más labores administrativas. Muchos se pegan por las direcciones, por promocionar, y casi se puntúa más ser director de departamento que tener una estancia de dos años en Berkeley. Ésa es un visión vieja y casposa.
- En ese contexto, ¿qué es lo que les mantiene vivos en el día a día?
-Tenemos el trabajo más bonito del mundo, nos pagan por hacer lo que nos gusta. En el grupo de Problemas Inversos no hay jerarquía, entramos en los problemas y resolvemos los temas. Obviamente tiene que haber una coordinación, pero, sin despreciar otras profesiones, yo reivindico al profesor como modelo. A los alumnos les puedes abrir infinidad de caminos que no conocen. El profesor, aparte de formar, tiene que hacer soñar y que los sueños sean plausibles. Y abrir las ventanas para que entre el aire; de hecho, si no las abrimos los alumnos las van a abrir.
- ¿Los últimos casos de políticos que dimitieron por plagiar una tesis o falsear el currículum han dañado la imagen de la Universidad española?
-Es como la Bolsa, se invierte hacia arriba y hacia abajo. Si inviertes hacia abajo, las cosas se están haciendo mal. Si la Universidad Rey Juan Carlos hizo las cosas mal es lógico que tenga su castigo, porque si no, todo vale. Los rectores deben ser conscientes de que tienen que tener a los mejores y promocionarlos. Si promocionamos la mediocridad, tenemos este tipo de situaciones. La mentira no deberíamos promocionarla, y la realidad es que siempre beneficia al que la propaga. Si apoyamos eso desde la Universidad estamos creando una sociedad enferma.
- ¿Sus propuestas para mejorar el sistema educativo?
-La inteligencia es el bien mejor repartido socialmente. Ser de la realeza no significa que seas más inteligente que uno que nació en Somiedo. Luego está todo el sistema de becas, se dice que se beca al que lo necesita; eso son becas sociales, a la familia, pero hay que exigir un rendimiento porque si algo se te da tienes que retornarlo a la sociedad, ¿pero por qué no se beca la excelencia? Se necesitan las dos cosas. Hace falta mejorar la calidad y diferenciar entre los que trabajan y los que no. El aprobado general mata todo tipo de mejora y evolución. La innovación implica cambio, y el cambio, optimización.
