“Nobel” de Estadística a investigación en inferencia causal con aplicación en medicina y salud pública

La investigadora argentina Andrea Rotnitzky, de 62 años, junto a un grupo de especialistas, fue reconocida con un premio académico equivalente al “Nobel” por sus aportes en un método estadístico que tiene aplicaciones en medicina y salud pública, anunció el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET de Argentina).

Se trata del Premio Rousseeuw a la Estadística, de la Fundación Rey Balduino, el cual reconoce la excelencia en la investigación en ese campo. La ceremonia de premiación tendrá lugar el 12 de octubre en la Universidad de Leuven, Bélgica.

Según explicó Rotnizky,”es un reconocimiento a la contribución metodológica, a la producción de nuevas estrategias para analizar datos y para poder inferir, a partir de los datos disponibles de registros electrónicos médicos, estudios de seguimientos de personas y así concluir cuáles son las mejores estrategias de tratamiento de enfermedades crónicas”.

“El trabajo en sí es matemático. Las aplicaciones son en salud y en medicina, para discernir a partir de los datos que uno puede recoger y que estén disponibles, qué estrategia es la mejor para tratar a un paciente”, continuó.

La experta es investigadora principal del CONICET y se desempeña en el Departamento de Economía de la Universidad de Harvard y en la Universidad Torcuato Di Tella (UTDT), por lo que vive un semestre en Estados Unidos y otro en Argentina. Estudió la licenciatura en Matemática en la Universidad de Buenos Aires (UBA) y realizó un doctorado en estadísticas en la Universidad de California en Berkeley.

Además de la científica, fueron premiados el estadounidense y jefe de equipo James Robin, Miguel Hernán de la Universidad de Harvard; Thomas Richardson, de la Universidad de Washington, y Eric Tchetgen Tchetgen, de la Universidad de Pennsylvania.

Fundación Rey Balduino

Según comunicó la Fundación Rey Balduino, con sede en Bruselas (Bélgica), Rotnitzky y otros cuatro científicos especialistas en el campo de la estadística, “el equipo es reconocido por ser pionero en investigación sobre inferencia causal con aplicaciones en medicina y salud pública. La inferencia causal es el proceso de determinar causas y efectos”.

“Este premio bienal, por valor de 1 millón, fue establecido por Peter Rousseeuw, profesor de estadística en Leuven. Su objetivo es premiar la excelencia en la investigación estadística que tiene un impacto significativo en la vida cotidiana”, comunicó la Fundación.

“El trabajo de los laureados ha proporcionado nuevos conocimientos y métodos estadísticos para abordar cuestiones epidemiológicas centrales. Por ejemplo, ¿cuál es el efecto de un tratamiento médico a largo plazo? Y, si es beneficioso, ¿qué estrategias de tratamiento son óptimas? El trabajo de los laureados, por ejemplo, ha resultado en pautas sobre cuándo iniciar mejor la terapia antirretroviral en personas con VIH”, ejemplificaron.

“El trabajo de los laureados ha tenido una gran influencia en la práctica estadística en medicina y salud pública. También se ha extendido a otros campos, como la economía y la psicología. En varios casos importantes, ha demostrado que las disparidades entre las conclusiones extraídas de estudios experimentales y no experimentales se deben al uso de métodos estadísticos más antiguos que no eran adecuados. Los ejemplos que han tenido un impacto tanto científico como social incluyen estudios de terapia hormonal posmenopáusica en la enfermedad coronaria; tratamiento con estatinas en el cáncer; los beneficios de la terapia antiinflamatoria para pacientes con Covid-19″.

Trayectoria de Rotnitzky

Según su perfil en la UTDT, Andrea Rotnitzky es Profesora Plenaria del Departamento de Economía de la UTDT, profesora adjunta de Harvard T. H. Chan School of Public Health e investigadora principal del Conicet. Tiene artículos científicos publicados en Biometrika, Journal of the American Statistical Association, Biometrics y Journal of the Royal Statistical Science, entre otros. Fue editora asociada de Biometrics, Annals of Statistics, Statistical Science y del Journal of Causal Inference. Actualmente es editora asociada de Journal of the American Statistical Association.

El trabajo de Rotnitzky “se centra en el desarrollo de herramientas analíticas para estimar, a partir de datos observacionales o de datos experimentales imperfectos, efectos causales de tratamientos. Este trabajo cae en el área general de inferencia causal y análisis de datos faltantes y censurados”, resumió la UTDT.

La investigación de Rotnitzky incluyen métodos modernos y flexibles de aprendizaje automático para la inferencia causal; estimación eficiente del efecto causal en modelos gráficos causales; estimación, a partir de bases de datos longitudinales de registros médicos electrónicos, de los efectos causales de las estrategias de tratamiento dependientes de covariables; métodos para evaluar marcadores de diagnóstico de estudios que sufren de sesgo de verificación.

Rotnitzky es Profesora Plenaria del Departamento de Economía de la UTDT, profesora adjunta de Harvard T. H. Chan School of Public Health e investigadora principal del Conicet

También otros métodos como la correción de la falta de respuesta informativa en estudios longitudinales; para analizar el tiempo de sobrevida en estudios con causas informativas de censura contrapuestas y para el análisis de ensayos clínicos con incumplimiento.

Rotnitzky se recibió como licenciada en matemáticas en la Universidad de Buenos Aires en 1982 y continuó su formación en estadística en la Universidad de California. Desde 2005 es profesora adjunta de bioestadística de la Univeridad de Harvard y profesora del Departamento de Economía de la UTDT. En 2012 fue nombrada investigadora principal del Conicet (Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de Argentina).