Bioestadística disruptiva: cuando la medicina empieza a anticiparse a la enfermedad

La estadística ha sido parte fundamental de la medicina. Desde el conteo de casos hasta el cálculo de probabilidades de éxito en un tratamiento, el dato ha sido parte del ejercicio médico. Sin embargo, durante décadas su uso fue principalmente descriptivo: servía para entender lo que ya había ocurrido. En la actualidad, ese paradigma comienza a cambiar.

Fernando Castillo, ingeniero en sistemas y especialista en estadística aplicada, define este nuevo enfoque como bioestadística disruptiva, una evolución de la estadística tradicional para integrar de manera radical nuevos enfoques como:

• Inteligencia Artificial (IA) y machine learning
• Big Data biomédico y datos en tiempo real
• Bioinformática y ómicas (genómica, proteómica, metabolómica)
• Sensores, weareables e IoT en salud
• Modelos predictivos, prescriptivos y adaptativos
• Simulación avanzada y, de forma incipiente, computación cuántica

Esto con la finalidad de anticipar escenarios clínicos y apoyar la toma de decisiones médicas en tiempo real.

¿Qué la hace disruptiva?

No se trata de reemplazar la estadística clásica, sino de llevarla a un nuevo nivel. La bioestadística descriptiva e inferencial sigue siendo la base, pero ahora se integra con modelos capaces de procesar grandes volúmenes de información provenientes de historias clínicas, equipos médicos y sistemas hospitalarios. El resultado ya no es solo un informe, sino una proyección.

Castillo explica que el gran salto se da cuando los datos dejan de analizarse de forma manual y retrospectiva, y pasan a alimentar modelos predictivos. “Hoy podemos simular escenarios”, sostiene. Esto permite anticipar saturación de emergencias, uso de camas, consumo de insumos y riesgos clínicos antes de que ocurran.

¿Está preparada la medicina boliviana para este cambio?

Según Castillo, sí. De hecho, afirma que el nivel estadístico de los médicos bolivianos es alto, incluso superior al de otros sectores profesionales. El médico trabaja permanentemente con probabilidades, rangos, frecuencias y riesgos. “Hace estadística todos los días, aunque no lo llame así”, explica.

Añade que, dicha transformación es efectiva cuando el profesional de la salud está capacitado para interpretar, contextualizar y actuar sobre la data. “Sensores, dashboards, modelos predictivos y alertas automatizadas son herramientas poderosas, pero la responsabilidad final sigue siendo humana. La prevención real no ocurre en el algoritmo, sino en la decisión oportuna”, explicó.

Entonces, ¿dónde está la brecha?

No en el recurso humano, sino en la integración tecnológica. Muchos datos existen, pero no siempre están conectados ni estructurados para ser utilizados de forma predictiva. La bioestadística disruptiva busca justamente cerrar esa brecha, sin exigir que el médico programe o resuelva ecuaciones complejas.

Aquí entra en juego la inteligencia artificial. Castillo aclara que la IA no sustituye al profesional de salud. Su rol es reducir la incertidumbre y el margen de error, entregando escenarios cuantificados sobre los cuales el médico decide. En medicina, subrayó, la decisión final siempre debe ser humana.

Este punto conecta con otro eje central: la ética predictiva. A diferencia de otros sectores, una predicción errónea en salud no implica solo una pérdida económica, sino un impacto directo en la vida de una persona. Por eso, Castillo remarca que los modelos deben ser transparentes, auditables y utilizados como herramientas de apoyo, no como verdades absolutas.

El libro Bioestadística Disruptiva surge con la intención de ordenar y explicar este cambio de paradigma. No es un texto técnico ni matemático. Está pensado para médicos, personal de salud y gestores, y busca mostrar cómo la estadística tradicional converge con la IA, marcando un quiebre similar al que en su momento “provocó la llegada de la calculadora”.

Castillo sostiene que ya no es necesario saber programar para aprovechar estas herramientas. Lo clave es comprender el concepto, formular las preguntas correctas y entender cómo los datos pueden convertirse en decisiones mejor informadas.

Las proyecciones de este enfoque apuntan a una medicina más eficiente, preventiva y planificada, aplicable tanto en clínicas privadas como en sistemas públicos. En un escenario de presión sobre los recursos de salud, Castillo añadió que la bioestadística comienza a posicionarse no solo como una herramienta técnica, sino como un factor estratégico para el futuro del sistema sanitario boliviano.

Fuente: Economy