Seguramente recuerdas tus clases de estadística. Esa rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar los datos de acuerdo a las necesidades que tengas, por ejemplo, comparar información, analizar la frecuencia de algún evento o estimaciones al trasladarse de un punto a otro.
Ahora imagina que esta rama se puede aplicar a las ciencias de la salud. A esto se le conoce como bioestadística en la salud y en el siguiente blog te explicaremos la importancia de esta rama para la medicina.
También conocida como biometría, es una ciencia que utiliza métodos estadísticos para obtener y analizar conceptos de bioestadística aplicados a datos biológicos o de salud. La bioestadística en medicina se utiliza para averiguar cuales son las causas o factores desencadenantes de una enfermedad y buscar una solución por medio de tratamientos para resolver el padecimiento.
¿Sabías que el Doctor francés Pierre Charles Alexander Louis es el precursor de la bioestadística en medicina? En el siglo XIX utilizó métodos matemáticos para el cuidado de los pacientes y el estudio de posibles tratamientos ya que desde su punto de vista, era necesario cuantificar la medicina y gracias a ello se podrían valorar los síntomas, conocer su evolución, la duración de la enfermedad, entre otros aspectos.
La bioestadística en enfermería y medicina cobró relevancia en los últimos años gracias al análisis de datos de pacientes, evaluar tratamientos y mejorar la atención médica. Te compartimos algunos ejemplos de la aplicación de la bioestadística en la salud y cómo influye en las decisiones clínicas.
Como médico, es importante que conozcas la relevancia de la combinación entre las matemáticas y la medicina para que saques el mayor provecho y predecir tendencias de la salud, así como encontrar soluciones a posibles pandemias o epidemias.
Como recordarás, hace cinco años fue la pandemia de COVID-19. Abora ya podemos encontrar vacunas disponibles en las principales farmacéuticas. La bioestadística jugó un papel importante no solo para el desarrollo de la vacuna, sino para identificar tendencias que agravaron las complicaciones en pacientes COVID.
Por ejemplo, se utilizaron modelos estadísticos para analizar los datos de los pacientes hospitalizados e identificar factores de riesgo como diabetes, obesidad, hipertensión, entre otras, que aumentaban las posibilidades de muerte para ellos.
Este modelo estadístico aplicado a la medicina también permitió que, durante la aplicación de la vacuna se evaluara la eficiencia de Pfizer, Moderna y AstraZeneca, además, los resultados estadísticos arrojaron que las vacunas redujeron significativamente la tasa de contagios y hospitalizaciones, lo que fomentó una jornada de vacunación masiva.
La bioestadística en la medicina ha aportado avances para este sector como el análisis de datos en tiempo real para epidemias y pandemias, medicina y tratamiento especializado y la predicción a tratamientos cancerígenos (biopsia líquida), generar modelos predictivos para la salud pública y diseñar campañas de producción.
El uso de inteligencia artificial para analizar gran cantidades de datos y evitar el error humano, además del uso de software como R, Python, SAS y Stata facilitan las tarjetas gracias a sus paquetes especializados en salud.
Sin embargo, uno de los principales desafíos es que los profesionales de la salud puedan aprovechar los software e inteligencia artificial para realizar sus modelos predictivos.
La falta de formación avanzada en estadística en médicos dificulta interpretar los resultados. Por eso, es crucial mejorar continuamente sus habilidades para impulsar su desarrollo profesional
Por esta razón, en el programa de Posgrados y Educación Continua del Tecnológico de Monterrey te ofrecemos el curso virtual Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria para ser un agente de cambio y enfrentar los retos que se presenten en el área de salud.
Aprenderás las herramientas básicas de análisis y modelado estadístico para comprender mejor los desafíos de la salud, como nuevas enfermedades y su evolución.