Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning)

Encontrar la causalidad en medicina es el mayor interés de la investigación científica, para luego generar intervenciones que traten o curen la enfermedad. La mayoría de los modelos estadísticos clásicos permiten inferir asociación, y solo pocos diseños logran demostrar causa efecto con una adecuada metodología y sólida evidencia. La medicina basada en la evidencia respalda sus hallazgos en modelos que desde una hipótesis salen a buscar datos para demostrarla o descartarla. Ello también aplica en la elaboración de modelos predictivos que sean confiables y que produzcan algún impacto en la práctica clínica.

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Transform 2022: Ciencia de datos gráficos, lo que necesita saber

Vuelve Transform 2022 en persona el 19 de julio y virtualmente del 20 al 28 de julio. Ya sea que esté genuinamente interesado en obtener información y resolver problemas usando datos, o simplemente atraído por lo que LinkedIn ha llamado “la carrera más prometedora” y Glassdoor como el “mejor trabajo en Estados Unidos”, es probable que esté familiarizado con la ciencia de datos. Pero, ¿qué pasa con la ciencia de datos gráficos?

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