21/08/2018

[MES INTERNACIONAL EP] Entrevista a Peter Mueller, Jefe del Departamento de Estadística y Ciencia de Datos

Tuvimos la oportunidad de conversar con el Dr. Peter Mueller, Jefe del Departamento de Estadística y Ciencia de Datos de la Universidad de Texas, Austin, en el marco del Mes Internacional de la Escuela de Posgrado.

  1. ¿Cuál es la importancia de la estadística?

Yo diría que el  la estadística es cada vez es más importante. En asuntos de gran embergadura siempre vamos a encontrar alguna incertidumbre, y se tiene que tomar decisiones racionales. Al mismo tiempo tenemos cada vez más datos, con la internet, redes sociales, etc. Es por ello que se necesita una estrategia más racional.

Hoy en día tenemos muchos datos, pero muchos de ellos son poco relevantes. Entonces, tienes que combinar diferentes fuentes y estudios. Este proceso no es tan fácil ni es tan claro. Por ello es necesario balancear beneficios y desventajas, por medio de las probabilidades.

  1. ¿Cuál es el papel de la estadística en la medicina?

Muy importante. Se necesita pruebas y datos para explicar cosas. Hay muy pocos tratamientos que están completamente claro que funcionan. También es el problema de que la población de los pacientes es muy heterogénea. Cada vez hay más tratamientos que no funcionan para todos los pacientes. Para ello existe un término llamado “medicina de precisión” que es lo que pasa cada vez que uno va al hospital: te preguntan de todo antes de hacer un tratamiento, para que puedan tratar al paciente de forma particular.

  1. ¿Cuál es la importancia de la estadística en los diseños clínicos?

Es importante para conocer la población óptima para cada tratamiento, y ello se debe ir estudiando a la par de que se va conociendo el tratamiento. Desde el punto de vista ético también es fundamental, ya que hacer un estudio clínico es un experimento con seres humanos. Entonces hay que tener mucho cuidado. Para terminar, está el aspecto económico, ya que hay que aprovechar todos los recursos con la mejor eficiencia posible.

  1. Explíquenos un poco del problema del afán de vender de las empresas farmacéuticas

Es un asunto importantísimo, porque tiene que ver con el contraste con la utilidad y la preferencia del público a un lado y de la empresa al otro lado. Entonces es importante que las agencias nacionales tengan datos, que haya un proceso que pueda verificar las nuevas medicinas. Y ello pasa más allá de un nivel de la publicidad o el lobby, sino que tiene que ser una discusión científica, bien justificada matemáticamente, rigurosa. Todo esto tiene que ver con la estadística.

  1. Por último, adelantando un poco el tema de la conferencia, explíquenos el enfoque bayesiano en los ensayos clínicos

La estadística es la ciencia de decisiones en un ambiente con incertidumbres. Si tienes que tomar decisiones cuando no lo tienes claro, necesitas estadística. Que es algo, no solamente matemático, sino también filosófico. Es responder cuál es la decisión correcta. Un nuevo tratamiento puede ayudar a muchos pacientes, pero algunos podrían morir, o tener algunas consecuencias no deseables. Entonces tenemos que hablar de un criterio, como una comparación. Por ejemplo, podríamos tener 2 tratamientos, el “A” puede ser muy bueno, pero hay una pequeña probabilidad de que se muera el paciente, el “B” tiene un efecto regular, modesto, pero nadie muere. Aquí también entra a tallar el tema económico porque en la mayoría de veces el tratamiento más eficaz también es el más caro.

El enfoque bayesiano se trata de eso, que con los datos que tenemos vamos a hablar de un criterio y vamos explicar explícitamente las cosas. Y así hacer lo mejor posible, de una manera muy formal. Primero, tenemos que aceptar que van haber errores, siempre hay riesgo de ello, sino dejaríamos de tratar a los pacientes. Lo que da este enfoque, es minimizar este riesgo al mínimo posible, además te da la opción de combinar datos de diferentes fuentes y especialidades, de una manera coherente y racional.


Conferencia | El futuro del diseño de ensayos clínicos desde el enfoque bayesiano

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