Cuando piensa en tecnología que salva vidas, ¿le viene a la mente un entorno informático estadístico? Los entornos de cálculo estadístico (SCE, por sus siglas en inglés) son fundamentales para acelerar los descubrimientos científicos, ya que permiten a los investigadores gestionar, procesar y analizar los datos de forma eficiente y conforme a las normas, manteniendo la máxima integridad normativa.
Dado que la investigación en ciencias de la vida genera conjuntos de datos cada vez más amplios y diversos, es esencial disponer de potentes entornos de cálculo estadístico para extraer conclusiones significativas y avanzar en nuestra comprensión de los sistemas biológicos. Al proporcionar las herramientas computacionales y la infraestructura necesarias, los SCE permiten a los investigadores descubrir correlaciones clínicamente relevantes, identificar posibles objetivos terapéuticos e impulsar el desarrollo de nuevos diagnósticos y tratamientos basados en datos.
Pero con tantos SCE en el mercado, ¿cómo saben las organizaciones que están trabajando con las plataformas más eficaces y productivas? ¿Cómo pueden confiar en los resultados y los análisis cuando necesitan producir avances terapéuticos tangibles que mejoren la vida de los pacientes en todo el mundo?
Al igual que la diversidad de conjuntos de datos que vemos al analizar moléculas y terapias, un millón de criterios de valoración diferentes podrían responder a esta pregunta. Pero para obtener las respuestas con el menor número posible de efectos adversos graves (¿ve lo que hemos hecho?), he aquí cinco cosas en las que los líderes deben pensar a la hora de elegir el entorno informático estadístico al que confiarán sus datos:
1. ¿Lo primero es lo primero? La seguridad de los datos
La privacidad y la seguridad de los datos deben ser una prioridad absoluta a la hora de elegir un entorno informático estadístico para las ciencias de la vida. Los datos de las ciencias de la vida a menudo contienen información sensible que debe protegerse de conformidad con las directrices y normativas legales (por ejemplo, la HIPAA y el RGPD [Reglamento General de Protección de Datos]). No es nada nuevo, pero es un recordatorio que todos necesitamos. Y es la base de una SCE sólida, utilizable, viable y auditable.
Asegúrese de que el entorno informático estadístico que elijas emplea un control de acceso basado en funciones, trazabilidad de usuarios y protocolos seguros de almacenamiento y transferencia de datos. Las auditorías de seguridad periódicas y el cumplimiento de las certificaciones de seguridad estándar del sector también pueden ayudar a mantener un alto nivel de protección de los datos. Si una organización ofrece un SCE validado, infórmese sobre la diferencia entre entornos validados y no validados y tome sus decisiones basándose no solo en el panorama actual de su organización, sino en la hoja de ruta futura de sus productos. Como dice el viejo proverbio, más vale hacerlo bien a la primera.
2. Es seguro, pero ¿está disponible? La apertura es la clave.
Aquí es donde entra en juego el equilibrio: ¿elegimos la seguridad o la capacidad de integrarnos abiertamente? Durante demasiado tiempo, los entornos informáticos estadísticos han tenido la opción de «una cosa o la otra», lo que ha dejado a las organizaciones vulnerables a los problemas de seguridad, al tiempo que limitaba la capacidad de integración con otras plataformas. Y cuando se trata de acelerar las ciencias de la vida, eso es inaceptable.
Para garantizar un análisis sólido como una roca a largo plazo, seleccione un entorno de cálculo estadístico que pueda integrarse a la perfección con sus sistemas operativos y flujos de trabajo existentes para evitar posibles interrupciones en su investigación. Esto puede incluir la compatibilidad con lenguajes de programación como SAS, R y Python y la compatibilidad con las bibliotecas, paquetes y llamadas API pertinentes a diversos sistemas relacionados. Compartir datos fácilmente entre diferentes herramientas y plataformas es esencial para una colaboración eficiente y la reproducibilidad en la investigación en ciencias de la vida.
Y si este punto clave ya le ha convencido, no se preocupe: SAS ofrece un SCE que ya cumple todos los requisitos.
3. ¡Funcionó! Pero reproducirlo —y explicarlo— es un reto
Ha alcanzado los objetivos de su análisis y ha encontrado las respuestas a los mayores retos del mundo, pero ha obtenido un resultado diferente al ejecutar el análisis por segunda vez. ¿Cómo es posible? Desgraciadamente, es lo que les ocurre a muchas organizaciones que carecen de un entorno informático estadístico sólido y fiable.
La reproducibilidad y la transparencia son vitales para mantener el rigor científico y la credibilidad en la investigación de las ciencias de la vida. Y, por desgracia, en el caso de algunos programas de análisis, los resultados pueden variar con el tiempo a medida que aparecen nuevos paquetes para analizar los datos. Sin una compatibilidad con versiones anteriores garantizada y probada, su SCE podría producir resultados inexactos.
Los SCE sólidos contribuyen a los objetivos de reproducibilidad y transparencia al proporcionar un entorno en el que los investigadores pueden documentar sus flujos de trabajo de procesamiento y análisis de datos, compartir código y garantizar la coherencia entre diferentes estudios. Al promover herramientas, métodos y formatos de datos normalizados, los SCE facilitan la reproducción y validación de los resultados de la investigación, reforzando la base de pruebas para el desarrollo de las ciencias de la vida.
Con un entorno informático estadístico sólido, interoperable y seguro, puede confiar en que los resultados que obtiene son explicables, transparentes y a prueba de fallos en cada ejecución.
4. Es genial, pero nadie puede usarlo
Cuando leemos artículos sobre la democratización del acceso a la analítica y la ciencia de datos, a menudo olvidamos lo amplia que es esa idea en realidad. Y con los entornos informáticos estadísticos, la industria ha visto más de una opción casi imposible en la que trabajar.
Al reducir las barreras de entrada para los investigadores con conocimientos computacionales limitados, los SCE animan a una gama más diversa de científicos a participar en la investigación basada en datos. Esta inclusión puede ayudar a impulsar la innovación en las ciencias de la vida al incorporar perspectivas e ideas más amplias. Además, las SCE basadas en la nube pueden proporcionar a los investigadores potentes recursos computacionales en entornos con recursos limitados, fomentando aún más la colaboración global. Aunque los estadísticos seguirán siendo los principales expertos y usuarios de un SCE, la capacidad de proporcionar perspectivas explicables a recursos adicionales y garantizar la alineación científica es clave para avanzar en la velocidad a la que se realizan los progresos.
5. Elija su entorno de cálculo estadístico para ahora y para el futuro
El futuro de las ciencias de la vida se centra en la inteligencia artificial, la analítica avanzada y el aprendizaje automático. Para mantenerse a la vanguardia y garantizar que su investigación siga siendo relevante, su entorno de cálculo estadístico debe crearse pensando en el futuro.
Muchos SCE proporcionan una plataforma para que los investigadores desarrollen, entrenen y desplieguen modelos de IA y ML, aprovechando su potencial para descubrir patrones ocultos y hacer predicciones a partir de datos biológicos complejos. Al ofrecer las herramientas y recursos necesarios para la investigación en IA y ML, los SCE facilitan el desarrollo de enfoques computacionales innovadores que pueden revolucionar las ciencias de la vida e impulsar el descubrimiento de nuevas terapias y diagnósticos.
