Ciencia de datos: cómo transforma la salud, la educación y las políticas públicas
Cada búsqueda en internet, consulta médica, transacción bancaria o recorrido por la ciudad genera información. Durante años esos datos permanecieron dispersos y sin un propósito claro, pero hoy se han convertido en uno de los recursos más valiosos para enfrentar problemas sociales complejos. La ciencia de datos, una disciplina que combina estadística, programación e inteligencia artificial, está cambiando la forma en que gobiernos, universidades, empresas y organizaciones toman decisiones para mejorar la calidad de vida de las personas.
Desde la predicción de epidemias hasta la personalización del aprendizaje, pasando por la prevención de enfermedades crónicas, la planificación urbana y el diseño de políticas públicas más eficientes, el análisis de grandes volúmenes de información demuestra que los datos tienen valor cuando logran convertirse en conocimiento y, sobre todo, en acciones concretas.
Sin embargo, especialistas advierten que el verdadero desafío no consiste únicamente en recolectar millones de registros, sino en interpretarlos con responsabilidad, evitando sesgos y garantizando un uso ético de la información.
Marcelo Pacheco, director de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz), resume esta visión al afirmar que «el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial y de los sistemas automatizados depende directamente de cómo se recolectan, analizan y utilizan los datos; sin criterio humano, la información puede generar más problemas que soluciones».
La ciencia de datos se define como una disciplina capaz de analizar datos estructurados y no estructurados —como textos, imágenes, historiales médicos o publicaciones en redes sociales— para descubrir patrones, generar predicciones y respaldar decisiones informadas. Su carácter interdisciplinario integra matemáticas, estadística, programación, aprendizaje automático y visualización de datos, convirtiéndose en uno de los pilares de la transformación digital.
Su impacto ya es visible en múltiples ámbitos. En salud pública, los modelos predictivos permiten identificar factores de riesgo, anticipar brotes epidemiológicos y avanzar hacia una medicina personalizada. Durante la pandemia de COVID-19, por ejemplo, las plataformas de análisis masivo de datos ayudaron a modelar la propagación del virus y orientar decisiones sanitarias.
En educación, los sistemas de aprendizaje adaptativo analizan el desempeño de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y reducir brechas de aprendizaje. Mientras tanto, en la gestión pública, el análisis de datos fortalece la transparencia, mejora la planificación urbana y facilita la rendición de cuentas mediante iniciativas de gobierno abierto.
Uno de los casos más representativos en Bolivia es el trabajo desarrollado por Unifranz junto al laboratorio Praxis, donde se analizaron los datos de más de 1.300 pacientes para identificar patrones asociados al desarrollo de enfermedades crónicas antes de que estas se manifiesten clínicamente.
Jimmy Venegas, decano académico de Unifranz, explica el alcance de esta iniciativa. «La aplicación de la ciencia de datos no solamente tiene un alcance individual. Tiene mucha relación con, por ejemplo, la identificación de patrones de enfermedades a través de gran cantidad de información. Nosotros hemos trabajado recientemente con Praxis, que ha realizado pruebas en una de las instituciones más grandes de Bolivia y ha manejado datos de más de 1.300 pacientes. El objetivo de este estudio fue identificar patrones de enfermedades en estos colaboradores para detectar enfermedades antes de que se presenten», señala.
Los resultados permitieron detectar factores como la obesidad y su relación con enfermedades metabólicas, generando evidencia para actuar antes de que aparezcan complicaciones más graves. Para Venegas, este tipo de iniciativas representa un cambio de paradigma en la gestión sanitaria.
«Este es un tema que debería ser abordado por las diferentes instituciones de salud, porque a un Estado le conviene identificar a los pacientes en esta etapa, donde simplemente haciendo una intervención con modificación de estilos de vida, podemos evitar que termine siendo un paciente diabético con insuficiencia renal o hipertenso que va a ser tratado en las instituciones de salud por 20 o 30 años», sostiene.
La experiencia también demuestra cómo la inteligencia artificial fortalece el trabajo de los científicos de datos. En este proyecto se utilizaron técnicas como Random Forest, regresión lineal y otros modelos predictivos para relacionar múltiples variables y estimar riesgos futuros.
«En este trabajo hemos utilizado inteligencia artificial y ahora estamos trabajando en una siguiente etapa en la que vamos a mejorar el tema de la detección de patrones de enfermedades, asociando diferentes variables para pronosticar si es que esta persona puede tener hipertensión en el futuro», explica Venegas.
Más allá del ámbito sanitario, la ciencia de datos está redefiniendo la economía y la gestión empresarial. Las organizaciones utilizan modelos predictivos para comprender mejor el comportamiento de los consumidores, optimizar cadenas de suministro y anticipar cambios en el mercado. Asimismo, ciudades inteligentes emplean datos para mejorar la movilidad urbana, mientras que el análisis ambiental permite proyectar escenarios relacionados con el cambio climático y diseñar políticas de sostenibilidad más eficaces.
No obstante, el crecimiento de esta disciplina también plantea desafíos importantes. Especialistas alertan sobre los riesgos asociados al uso indiscriminado de algoritmos, la protección de datos personales, la privacidad y la persistencia de la brecha digital, que podría profundizar desigualdades si el acceso a estas tecnologías no se democratiza.
El reto para los próximos años será equilibrar innovación y ética. La ciencia de datos ya no es únicamente una herramienta tecnológica; se ha convertido en un lenguaje estratégico para comprender fenómenos complejos y diseñar soluciones basadas en evidencia. Cuando los datos se utilizan con criterio humano, transparencia y responsabilidad, dejan de ser simples números para convertirse en un instrumento capaz de prevenir enfermedades, mejorar la educación, fortalecer las instituciones y contribuir al desarrollo sostenible de la sociedad.