En una jornada académica de tres horas, Universidad de Las Américas (UDLA) y la Universidad EAN de Colombia desarrollaron una clase colaborativa centrada en el estudio de modelos de Machine Learning aplicados al ámbito de la salud, especialmente en la evaluación y asignación de trasplantes de riñón. La sesión fue dirigida por el académico Alexander Fuentes y el investigador de la Facultad de Ingeniería y Negocios  de UDLA, Francisco Pérez Galarce, quienes guiaron a los estudiantes en un recorrido teórico y aplicado sobre modelos de supervivencia y el tratamiento de datos censurados.

La actividad comenzó con las palabras de bienvenida de Alexander Fuentes, quien compartió su trayectoria como matemático, docente e investigador en temas de ciencia de datos. Posteriormente, Francisco Pérez Galarce contextualizó el sentido de la clase y destacó la relevancia de conectar a estudiantes de UDLA y de la Universidad EAN para potenciar el aprendizaje en torno a problemáticas donde el análisis de datos puede aportar significativamente a la toma de decisiones.

“Esta clase colaborativa demuestra cómo la ciencia de datos puede aportar valor en problemas reales que impactan directamente la vida de las personas. Al mismo tiempo, fortalecemos vínculos académicos entre Chile y Colombia, generando una comunidad que aprende, comparte y proyecta nuevos desafíos en conjunto”, señaló Francisco Pérez.

Durante la sesión expositiva se abordaron conceptos esenciales del análisis de supervivencia, una metodología que permite estudiar el tiempo hasta la ocurrencia de un evento en contextos donde es habitual trabajar con información parcial o censurada. Los estudiantes analizaron enfoques paramétricos basados en distribuciones de probabilidad, técnicas no paramétricas como las curvas de Kaplan-Meier y modelos semiparamétricos como la regresión de Cox. También se presentaron adaptaciones modernas provenientes del Machine Learning, capaces de capturar patrones complejos y relaciones no lineales, junto con sus desafíos en términos de interpretabilidad, especialmente para aplicaciones clínicas.

“Trabajar con modelos de supervivencia abre una puerta a entender fenómenos complejos en salud y otros sectores. Ver a estudiantes de UDLA y la Universidad EAN reflexionando, construyendo soluciones y conectando entre ellos confirma el valor de abrir espacios internacionales de aprendizaje”, destacó Alexander Fuentes.

En la segunda parte de la jornada, los participantes trabajaron en grupos para diseñar una política de asignación justa de riñones, utilizando los conceptos revisados en la primera sección e incluyendo desafíos metodológicos relacionados a los sesgos presentes en los datos y la limitada información disponible en países como Chile y Colombia. Este ejercicio permitió evaluar variables relevantes, analizar el comportamiento de los datos y reflexionar sobre la responsabilidad ética del uso de modelos predictivos en decisiones médicas de alto impacto. Asimismo, la instancia favoreció el intercambio entre estudiantes de ambos países, quienes valoraron la pertinencia del caso de estudio y el enfoque práctico de la actividad.

La experiencia fue ampliamente valorada tanto por los asistentes como por los docentes, quienes señalaron que este tipo de actividades no solo fortalecen competencias técnicas, sino que también consolidan vínculos académicos fundamentales para el desarrollo de iniciativas colaborativas. La Facultad de Ingeniería y Negocios de UDLA continuará impulsando espacios de formación que integren ciencia de datos, innovación y cooperación internacional como pilares del aprendizaje.