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El análisis de supervivencia, o más generalmente, el análisis del tiempo hasta el evento, se refiere a un conjunto de métodos para analizar el período de tiempo hasta la ocurrencia de un punto final de interés bien definido (Fuente: PUBMED).

Las técnicas del análisis de supervivencia, también llamado “time to event” se remontan a las tablas de vida en las que los médicos medían si con un tratamiento específico los pacientes aumentarían sus probabilidades de sobrevivir. Estos métodos se expandirían en áreas como lo son la sociología, la economía, la biología y otras muchas ramas.

Para que los datos sean “time to event”, cada observación debe tener la posibilidad de que haya vivido un evento (por ejemplo, estar casado o no), pero cada una de las observaciones puede tener distintas duraciones (hay personas que siguen solteras a los 20 y otras a los 35). Para este tipo de muestra una regresión lineal ordinaria tendría problemas, ya que en la medición de nuestros datos no sabemos si las personas que todavía no viven el evento (es decir, que todavía no se casan) cuándo lo podrán hacer (si es que sucede). Esto es, técnicamente que los datos están censurados hacia la derecha. Aunque ya terminó el experimento, no así la posibilidad de supervivencia. Esto significa que una regresión lineal ordinaria tendría un sesgo y que por lo tanto debemos usar otros procedimientos como el análisis de supervivencia.

Algunas funciones son relevantes para poder medir estos datos de “time to event. Si denominamos S(t) la función de supervivencia, t el tiempo y F(t) la probabilidad de que el evento ya haya ocurrido antes del tiempo t:

S(t) = 1- F(t)

Esto quiere decir que la definición de función de supervivencia S(t) es la probabilidad de que el evento haya durado más que un tiempo t, es decir mide la probabilidad de que el evento todavía no haya ocurrido. En nuestro ejemplo nos ayudaría a medir cuál es la probabilidad de que una persona no se haya casado si ya han pasado t número de años.

Para estos análisis, es importante estimar cuál es la función de supervivencia. Un método es la estimación Kaplan-Meier. Este se basa en multiplicar la fracción de sobrevivientes en la muestra (es decir los que no les ha ocurrido el evento) por cada período que transcurre.

Ejemplo: Si 10 personas no tienen trabajo y 4 lo consiguen en el primer mes, un 60% sobrevive al evento (sigue desempleado). Para calcular el siguiente período, sólo tengo 6 personas que siguen sin trabajo. Si en ese segundo mes 3 más consiguen trabajo, entonces la probabilidad de sobrevivir al evento después de 2 meses será de 30%, que es el 60% que consiguió empleo la primera vez multiplicado por el 50% que lo obtuvo el segundo.

Hay otros métodos más sofisticados que son más utilizados como lo son la regresión de Cox, que tienen la ventaja de poder obtener razones de riesgos.

Para entender que es la razón de riesgos, hay que entender primero qué es la función de riesgo. Ésta nos indica cuál es la probabilidad instantánea de que ocurra un evento. Esto sólo tiene sentido en observaciones que no han vivido el evento. Por ejemplo: ¿cuál es la probabilidad de que me case en este momento si tengo 28 años?

Si dividimos dos funciones de riesgo, obtenemos la razón de riesgo. Esta razón nos permite ver si una variable en particular aumenta la probabilidad de que un evento ocurra. Ejemplo: Si la probabilidad de encontrar trabajo después de 6 meses es del 40% si soy titulado y del 20% si no lo estoy, podría concluir que contar con un título profesional me da el doble de posibilidad de conseguir un trabajo. Aquí podemos observar, que podemos calcular el efecto de una característica particular sobre 2 sujetos en la misma situación salvo en la variable que queremos observar.

Como puedes ver, el análisis de supervivencia tiene muchas aplicaciones y son métodos que son cada vez más utilizados no sólo por médicos, sino también en distintas ramas de investigación y en la industria para poder estimar tanto probabilidades como factores de riesgo en observaciones que sabemos cuánto han durado en una situación.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30015653/#:~:text=Survival%20analysis%2C%20or%20more%20generally,defined%20end%20point%20of%20interest.

https://towardsdatascience.com/survival-analysis-intuition-implementation-in-python-504fde4fcf8e

Nuestra filosofía está basada en que, con la información y la tecnología adecuada, las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. Para mantenernos en sintonía con esta afirmación realizamos constantes esfuerzos en pro de los tres grandes pilares de nuestra empresa: la información, la tecnología y las personas. Durante los últimos años hemos realizado esfuerzos por integrar cada vez más y mejor información a nuestras soluciones, integrar lo mejor que hay en tecnología y finalmente, lo más importante, escuchar a las personas: nuestros clientes. Cada innovación que hemos realizado ha tomado en cuenta estos 3 pilares y es por ello que hoy nos complace presentarles nuestro más reciente lanzamiento: el Mapa Socios Datlas.

Este nuevo modelo de licenciamiento nace a partir de nuestra relación con agencias de investigación y firmas de consultoría, entendiendo que hoy en día están teniendo su propia transformación digital, al igual que los negocios a los que les prestan servicios. El objetivo detrás de esta nueva herramienta es apoyarles a generar mayor valor a sus clientes. Quédate hasta el final y podrás ver el video de nuestro primer socio.

Pero ¿cómo es que estas agencias y consultoras han llegado hasta este punto? Hace falta entender un poco de historia, se las contamos en breve.

Para tomar una decisión basada en datos existe todo un proceso detrás que podemos simplificar en 5 etapas:

Recolección de los datos
Organización de los datos
Análisis de los datos
Generación de reportes de resultados
Y, finalmente, la toma de decisiones

Esta claro que el valor agregado detrás de los servicios de las agencias y consultoras está en el análisis de la información, por lo que las etapas de recolección y organización de datos resultaban ser un “mal necesario” hace algún tiempo. Dado el contexto de los negocios y la estructura de estas organizaciones, generalmente delegaban este trabajo a un solo miembro de la organización por lo que estas etapas se volvían intensivas en consumo de tiempo y recursos.

Conforme los negocios fueron evolucionando, comenzaron a exigir cada vez un menor tiempo de respuesta para estos servicios y las agencias y consultoras, muy acertadamente, comenzaron a distribuir el trabajo entre un equipo de personas, logrando beneficios directos.

Pero actualmente el contexto ha cambiado de una forma disruptiva. Hoy en día los negocios no solamente exigen una inmediatez en la respuesta sino una capitalización del valor que saben que esconden sus datos. Y es precisamente en este punto donde, en conjunto, hemos desarrollado una solución que permite a Datlas encargarse del trabajo duro de la recolección y organización de los datos, para que nuestros socios puedan enfocarse directamente y de lleno al análisis de la información y la derivación de accionables de valor.

De esta manera hemos logrado diseñar una plataforma completamente nueva que capitaliza la experiencia que hemos tenido en Datlas y fusiona los grandes conocimientos de estas agencias y firmas de consultoría, dotando a nuestros socios de toda la información de forma inmediata y también permitiéndoles integrar y personalizar capas de datos que ellos puedan manejar de sus clientes.

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Finalmente, te invitamos a escuchar de todos lo que puedes lograr como Socio Datlas desde la voz de nuestro primer socio:

Si conoces a alguien que pudiera ser Socio Datlas o tienes alguna duda por favor escríbenos a direccion@datlas.mx y con gusto te apoyaremos. Con tu ayuda seguimos creciendo y generando mejores soluciones que nutran y hagan crecer el ecosistema digital de México.

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