La primera vez que un profesional sanitario abre la base de datos de su estudio, la principal duda que le asalta es qué respuesta dará a su pregunta de investigación ese sinfín de caracteres y números.

Gracias a su capacitación clínica e investigadora, y sólo desde ahí, podrá comenzar el proyecto por el procesamiento y la comprensión de sus datos, aplicar de forma apropiada metodologías y estadísticas que domine y terminar interpretando y valorando los resultados en su contexto clínico (en investigación en clínica, los datos son como la vida en Forrest Gump “una caja de bombones, nunca sabes lo que te va a tocar”).

Y todo ello, habiendo visualizado de inicio el proceso completo de análisis, sabiendo que esa hoja de ruta deberá ser trazable y reproducible de extremo a extremo.

Visualización de datos e investigación en clínica
Sintetizar un concepto tan complejo como la vida en un mensaje gráfico, sencillo y suficiente como hace la madre de Forrest, no es fácil. Esto es lo que, en investigación en clínica y salvando las distancias, pretendemos a través de la visualización de datos: resumir visualmente, ayudar a comprender y vehiculizar un mensaje. Con sentido y estética.

Por ello, en todas las fases de análisis, el investigador acudirá a la visualización de datos como quien recurre a una navaja suiza de múltiples funcionalidades. Y lo hará de forma repetida, bien para asomarse al comportamiento de los datos desvelando relaciones entre variables, bien para decidir a qué estadísticos recurrir, para resumir las características basales de los pacientes en estudio o para representar resultados intermedios que podrían condicionar los análisis finales.

Igualmente, visualizar le permitirá verificar las transformaciones que esté llevando a cabo en los datos y comprobar su operatividad en el contexto de sus intereses. Y, por supuesto, resultará clave para representar resultados. Su uso más popular.

Una imagen vale más que mil palabras, se suele decir. Pero visualizar no es solo graficar. Incluye, si fuera pertinente, resumir nuestros datos en tablas. Además, deberemos reconducir las lecturas múltiples de cualquier visualización no interpretada hacia un mensaje único, claro y conciso, que tenga en consideración nuestra finita capacidad de retentiva.

Sin duda, aspectos como el perfil de nuestra audiencia, o si el mensaje será transmitido directamente por nosotros con soporte digital y dinámico o lo será a través de un escrito estático, también van a condicionar nuestra elección. Finalmente, será clave acertar con la visualización que mejor se ajuste a la naturaleza de nuestros análisis, por ejemplo, comparar la frecuencia de infección por COVID por criterio geográfico y capturar la velocidad con que los pacientes de un ensayo clínico alcanzan una respuesta patológica completa requieren aproximaciones diferentes.

Por todo ello: en investigación en clínica, esa (y no otra) imagen (o tabla) interpretada, vale más que mil palabras.

Visualización de datos y Machine Learning
Resulta incuestionable que, en esta nueva era de la inteligencia artificial (IA), el Machine Learning (ML) ha irrumpido con fuerza en la investigación en clínica, llegando incluso a generar una brecha digital que está ya motivando a los profesionales sanitarios a actualizar sus habilidades y conocimientos en este campo.

Y es en este punto donde, de nuevo, la visualización de datos emerge como un recurso de valor para comprender, sin complejidades matemáticas, cómo actúan los algoritmos más comúnmente utilizados en ML supervisado y no supervisado. En este caso, “una imagen sí vale más que mil palabras” y, con ella, podremos aproximarnos a la lectura crítica de este tipo de manuscritos.

Pero ¿qué ocurriría si pudieras acceder a un curso que combine la revisión de conocimientos metodológicos y estadísticos con las funcionalidades de la visualización de datos y la explotación de la IA generativa?

Hoy día, de la mano de la IA generativa, podemos comunicarnos con las máquinas a través de nuestro propio lenguaje y pedirles que acometan tareas impensables hace tan solo 2 años: desde la receta más exclusiva hasta el desarrollo de código para la computación estadística.

Asistimos, por tanto, a un cambio de paradigma al que podemos enfrentarnos desde actitudes muy diferentes. Si nos empeñamos en utilizar la IA generativa como un recurso que nos resuelve las cosas sin apenas participar, nuestras limitaciones serán progresivamente más manifiestas y la transmisión de sus errores la prueba de nuestra apatía. Sin embargo, si nos subimos a esta nueva era gobernando nosotros la IA generativa, permitiéndole que nos oriente desde la base crítica y en constante renovación de nuestro conocimiento, nuestras barreras mentales se irán diluyendo al tiempo que nuestra capacidad investigadora se expande.

Alguien dijo una vez “si tuviera una hora para resolver un problema y mi vida dependiera de la solución, dedicaría 55 minutos a determinar la pregunta adecuada”. Comparto el criterio. Cuanto mejor dominemos el estilo de interacción con la IA generativa y más precisa sea la terminología clínica, metodológica, estadística o técnica de nuestras consultas, más eficientes serán los retornos obtenidos. De ahí la idoneidad de trabajar todas estas dimensiones de forma conjunta, tal y como hacemos en nuestra propuesta formativa.

Con nosotros, adquirirás de forma integral el conocimiento y las habilidades que quizá hoy no tengas cuando transitemos juntos por visualizaciones de datos y/o análisis complejos en diferentes especialidades médicas. Podrás comprobarlo por ti mismo en el nivel básico de nuestra propuesta de formación donde trabajaremos sobre casos de uso tan diversos como el análisis exploratorio y descriptivo, las curvas de Kaplan-Meier y los modelos de Cox, diversos algoritmos de ML o una aproximación a la causalidad en estudios observacionales, entre otros.

Si además te interesara profundizar de forma específica en algún caso de uso, en el nivel avanzado interaccionaremos con la IA generativa en un juego divertido y adictivo, tanto para adaptar el código facilitado del caso de tu interés como para lanzarte a desarrollarlo por ti mismo. Y todo ello, aprendiendo a documentar de forma automatizada y de extremo a extremo cada proceso de análisis.

Anímate a contactarme. Quedo a la espera.