El uso de la analítica predictiva y prescriptiva de datos para acelerar la investigación médica ante desafíos de salud pública

Resumen

La pandemia por COVID-19 impulsó la ciencia de datos en la investigación biomédica y la gobernanza sanitaria generando un fenómeno de innovación y colaboración científica sin precedentes en el siglo XXI. El presente artículo tiene como objetivo analizar cómo las herramientas computacionales avanzadas y la analítica de datos, aplicadas al estudio de biomoléculas virales y dinámicas poblacionales, generan conocimiento científico con relevancia social para fortalecer la gestión de emergencias de salud pública. A través de un enfoque multidisciplinario y utilizando al SARS-CoV-2 como caso de estudio, se examina la transición de la analítica descriptiva hacia modelos predictivos y prescriptivos. El análisis demuestra que la ciencia de datos abierta y colaborativa aceleró el desarrollo de vacunas de nueva generación mediante inteligencia artificial y modelado bioinformático, y además, transformó la vigilancia epidemiológica y la toma de decisiones gubernamentales en tiempo real. Asimismo, se discuten implicaciones críticas como la brecha digital, la soberanía tecnológica y los desafíos éticos. Se concluye que la integración permanente de la analítica de datos aplicada, sustentada en principios de equidad y cooperación internacional, constituye un pilar estratégico indispensable para consolidar sistemas de salud anticipatorios, resilientes y socialmente responsables ante futuras amenazas sanitarias.