Data science applied to the assessment of biological variation estimates

Abstract

[EN]Data science is an umbrella term encompassing a set of tools and processes that make it possible to extract new information from structured or unstructured databases. This scientific discipline is gaining relevance in healthcare. In the clinical laboratory, the multiple applications of data science include the development of algorithms for obtaining population-based reference intervals or biological variation (BV) estimates. These algorithms contribute to overcoming the drawbacks of traditional or direct methods. A review was performed of the state-of-the-art in algorithm-based methods for obtaining BV estimates using Real-World Data (RWD) in the field of data science. A description is provided of the structure of the algorithms currently available for obtaining BV estimates based on the scientific evidence available. An overview is provided of the advantages and drawbacks of direct methods. The use of RWD to obtain BV estimates is a novel discipline with a considerable potential for improving our understanding of BV.

[ES]Bajo el término ciencia de datos se agrupan una serie de herramientas y procesos que nos permiten obtener nueva información a partir de bases de datos, que pueden ser tanto estructuradas como no estructuradas. Este concepto está tomando cada vez más relevancia en el entorno sanitario. En el Laboratorio Clínico, dentro de las múltiples aplicaciones que puede tener, se han desarrollado algoritmos para la obtención de intervalos de referencia poblacionales o estimados de variación biológica (VB), entre otros. Estos algoritmos nos pueden permitir salvar las limitaciones que presentan los métodos clásicos o directos. Contenido: Revisión del estado del arte para el diseño de algoritmos encaminados a la obtención de estimados de VB, utilizando herramientas Real-World Data (RWD) en el entorno de la ciencia de datos. Resumen: Descripción de la estructura de algoritmos para calcular estimados de VB en base a la evidencia científica disponible. Se discuten las ventajas sobre los métodos directos, así como las limitaciones que actualmente presentan. Perspectiva: El RWD aplicado a la obtención de estimados de VB se trata de un campo novedoso, el cual ofrece un elevado potencial de desarrollo para incrementar el conocimiento sobre la VB.