Modelos Predictivos para el Diagnóstico
Ciencia de datos aplicada a la medicina
Modelos predictivos para biotechs, CROs y equipos clínicos que necesitan validar sus datos
El error de la predicción en medicina no está en el código
En 2021, un modelo de predicción de sepsis que usaban cientos de hospitales se probó fuera de su entorno original. El resultado fue que no detectó dos de cada tres casos. Y no era un error de código, sino de validación.
En I+D pasa lo mismo, pero sale más caro: alrededor del 90 % de los fármacos que entran en ensayo clínico no llegan al mercado. Muchas veces, las señales estaban en los datos antes de la inversión en ensayos clínicos.
Axiom InSilico trabaja con modelos validados externamente, calibrados e interpretables, y documentamos sus límites con la misma precisión que sus resultados.
Rubén López Aladid, MSc, PhD
fundador de Axiom Insilico
Doctor en Genética y Genómica por la Universitat de Barcelona. Más de 30 publicaciones en microbioma, oncología y neumología.
Me formé en el Hospital Clínic, entre pacientes, muestras y datos. Allí aprendí que un resultado no vale nada hasta que sobrevive a una segunda cohorte.
Hoy combino biología, estadística regulatoria (GCP E6(R3), CDISC/SDTM) e ingeniería en un mismo servicio: del dato crudo al modelo validado, y del modelo a la herramienta desplegada en entornos clínicos.
Ayudo a biotechs, CROs y equipos clínicos a convertir sus datos en decisiones defendibles ante el comité, el regulador o el inversor.
Trayectoria y resultados presentados en
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