×
×
Red Internacional

Investigadora del Conicet. Una matemática argentina ganó el premio Rousseeuw a la Estadística, equivalente al Nobel

Andrea Rotnitzky, matemática y científica argentina, recibió la distinción de la Fundación Rey Balduino de Bélgica junto a un grupo de colegas. Se trata de la condecoración más importante de esa disciplina y fue otorgada por sus investigaciones aplicadas a la medicina y la salud pública.

Miércoles 22 de junio | 20:50

Andrea Rotnitzky, científica argentina y profesora de la Universidad Torcuato Di Tella (UTDT), fue distinguida con el premio Rousseeuw por su trabajo en Estadística. El galardón en esa disciplina es equivalente a un Premio Nobel, y fue otorgado por sus aportes en un método estadístico que tiene aplicaciones en medicina y salud pública.

"Es un premio 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, poder inferir cuáles son las mejores estrategias de tratamiento de enfermedades crónicas", explicó la matemática que también es investigadora principal del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Y continuó: "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".

En relación al premio, Rotnitzky aseguró que no lo toma como un logro personal, sino "como un reconocimiento a la contribución monumental del líder de nuestro equipo, el Dr. James Robins, quien ha sido prácticamente el pionero y creador de toda una rama de la inferencia causal, y lógicamente a la tarea de todo el equipo de premiados, quienes hemos acompañado a Robins por muchos años". La científica argentina ya lleva 30 años dedicados a la teoría de la inferencia causal.

"La Profesora Rotnitzky está principalmente interesada en el desarrollo de métodos (semiparamétricos eficientes) que explotan la información en los datos disponibles sin hacer suposiciones innecesarias sobre las partes del proceso de generación de datos que no son de interés sustantivo" informan desde el Departamento de Economía de la UTDT. "Sus trabajos 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; métodos que corrigen la falta de respuesta informativa en estudios longitudinales; métodos para analizar el tiempo de sobrevida en estudios con causas informativas de censura contrapuestas; y métodos para el análisis de ensayos clínicos con incumplimiento".

Además de Rotnitzky fueron premiados el estadounidense y jefe del equipo, James Robins; Miguel Hernán, de la Universidad de Harvard; Thomas Richardson, de la Universidad de Washington y Eric Tchetgen Tchetgen, de la Universidad de Pennsylvania. La ceremonia de premiación se llevará a cabo el 12 de octubre próximo y será con una ceremonia en la Universidad de Leuven, en Bélgica.




Comentarios

DEJAR COMENTARIO


Destacados del día

Últimas noticias