Fabrice Colas, Ph.D. Riesgo, datos e I+D: del modelo a la decisión

Desde 2010, modelizo el riesgo de eventos adversos a gran escala para ayudar en la elección terapéutica, limitar el fraude o también focalizar la asignación de presupuestos de prevención.

Estos trabajos versaron sobre datos genómicos (CNV, metilación, EST, ontologías, HLA), registros hospitalarios (en psiquiatría y cirugía cardíaca), pagos en línea caracterizados por "su ADN" o, recientemente, redes de transporte viario y ferroviario.

Por ejemplo, el programa de I+D sobre el riesgo vial produjo una puntuación ex ante

, basada en la infraestructura y el entorno próximo de las carreteras, que identifica el 5 % de la red donde se producirán entre el 53 y el 72 % de los accidentes del año siguiente, según el usuario de la vía, lo que supone de 11 a 47 puntos más que una puntuación basada solo en los hot spots históricos (ex post).

Para llevar estos modelos al mercado, creé con fondos propios la empresa Ubivar en 2014 (antifraude), evaluada en cinco comerciantes en línea, y después Oriskami en 2020, cuyo software SAMRoute fue evaluado, entre otros, por SNCF Réseau y por ADIF, en España.

Con base en Rennes, Francia
Inglés (profesional) · Francés (nativo) · Español (interm. activo) · Neerlandés (interm. pasivo)

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Riesgo vial (siniestralidad) · Programa de I+D independiente
2022–2026
La inseguridad vial concierne a las administraciones locales, los ministerios, las concesionarias de autopistas y las aseguradoras. De 2019 a 2024, las carreteras de Francia, los Países Bajos y Gran Bretaña contabilizaron 1,5 millones de víctimas (fallecidos, heridos graves, heridos leves). Para evitar el mayor número de víctimas con un presupuesto constante, las administraciones locales, los ministerios y las concesionarias de autopistas orientan sus actuaciones, la inversión pública y la vigilancia de la red hacia las carreteras de mayor riesgo, mientras que las aseguradoras tarifican el riesgo automovilístico.
La distribución espacial de la siniestralidad en la red es, por tanto, algo que está en juego para estos distintos actores. Por defecto, el enfoque habitual consiste en estudiar los puntos negros (hot spots / ex post). Ahora bien, por construcción, un punto negro es un tramo con al menos un accidente pasado, es decir, el 3,9 % de los tramos de 2019 a 2024. Sin embargo, los accidentes del 57,8 % de las víctimas en automóvil de 2024 se producen en tramos sin accidentes de 2019 a 2023 (de novo).
Este programa de I+D tiene como objetivo desarrollar una puntuación de riesgo (ex ante) para cada tramo, con o sin accidente pasado, a partir de 281 predictores abiertos que describen la infraestructura, su uso y su entorno próximo.
- La puntuación revela, ex ante, que el 5 % de la red concentra el 53–72 % de las víctimas futuras
- Frente al enfoque ex post tradicional, son de 11 a 47 puntos porcentuales más
- El rendimiento, fuera de muestra, es del 89–92 % (AUC; +15 a 34 puntos frente a la PoC)
1. 2026Puntuación de riesgo que integra el entorno próximo (281 predictores), 2,3 M km de carreteras, 1,5 M de víctimas (FR, NL, GB; 2019–2024), publicada como preprint
2. 2023–2026SAMRoute, software de evaluación del riesgo vial, lanzado en septiembre de 2024
3. 2022–2023PoC para una startup, 70 M km de carreteras (global), 2 800 M puntuaciones (4 usuarios)
Riesgo ferroviario (pasos a nivel) · Programa de I+D independiente
2025–2026
Los pasos a nivel (PN) conciernen a los gestores ferroviarios y viarios (administraciones locales, Estado). En Francia, de 2020 a 2024, 99 personas murieron en colisiones con un tren en un PN
. En 2024, el Établissement public de sécurité ferroviaire (EPSF) registró 32 accidentes significativos en 15 000 PN
, con 20 fallecidos
. Para reducir este balance, el Estado y los gestores ferroviarios protegen o suprimen PN. No obstante, la supresión de un PN cuesta típicamente 10–20 M€. Desde 2018, solo se suprimen 5 PN al año de media
. En 2024, el programa nacional de protección recoge 146 PN
.
La elección de los PN que tratar se basa esencialmente en el historial de accidentes, el tráfico viario y ferroviario (momento de circulación), los equipos de seguridad y el tipo de vía. De hecho, el 75 % de los accidentes significativos de 2016 a 2024 se producen en el 30 % de PN con el momento más elevado
. Sin embargo, lo que está en juego en los PN no se limita a la inseguridad. Entran también en consideración el impacto de su cierre en el entorno próximo (por ejemplo, para la llegada al lugar de los servicios de emergencia), así como la dependencia funcional de emplazamientos sensibles respecto de un punto de paso obligado como el PN.
Este programa de I+D sobre los PN se basa en tres órdenes de lectura. El primero retoma los criterios actuales, es decir, la obra (seguridad existente, geometría) y el tráfico que la atraviesa (viario, ferroviario). Este primer orden corresponde a los gestores viarios y ferroviarios. El segundo consiste en inventariar los emplazamientos sensibles próximos a los PN, mediante el cruce de datos abiertos. El tercero consiste en modelizar la interacción del entorno próximo con los PN, mediante simulación.
- Simulación de la dependencia de emplazamientos sensibles respecto de los PN (origen-destino invertido, ODI)
- Simulación del entorno próximo de los PN con una cadencia ferroviaria mayor
1. 2026Impacto de una cadencia ferroviaria mayor en los servicios de emergencia (estudio en curso)
2. 2025–2026Software de medición de la dependencia de los PN (ODI), evaluado por los equipos de PN de SNCF Réseau (FR) y ADIF (ES)
Fraude en el pago en línea · Trabajos de I+D (Travix y después Ubivar)
2013–2018
En el comercio electrónico, antes del envío de un pedido al cliente, el pago en línea se analiza habitualmente por su riesgo de fraude. Si el fraude o el impago se produce a posteriori, el precio de coste del pedido es una pérdida total para el comerciante en línea, al igual que los gastos de gestión anexos. Y si el comerciante en línea sufre fraudes repetidos, las grandes redes de tarjetas como Visa y Mastercard pueden ponerlo bajo vigilancia, o incluso retirarle el derecho a cobrar con sus tarjetas.
El evento adverso grave del comercio electrónico es, por tanto, el impago. Para protegerse, los comerciantes en línea utilizan sistemas antifraude. Tradicionalmente, estos comprenden listas (blancas, grises, negras), reglas de aceptación o rechazo forzoso y reglas de scoring combinadas con umbrales de rechazo automático y de verificación manual. Sin embargo, un sistema así cuenta con miles de parámetros, que se desajustan con el tiempo. Como los analistas a menudo carecen de tiempo y de perspectiva analítica, la configuración y el mantenimiento de estos sistemas tradicionales son difíciles.
Los trabajos de I+D sobre el antifraude constan de tres fases. La primera se limita a analizar el antifraude, encontrar cambios de reglas o de umbrales y desplegarlos en producción, sobre el antifraude existente, con recursos constantes y en unas pocas semanas. La segunda tiene como objetivo integrar 1,7 millones de pagos con tarjeta en un motor de back-testing, para evaluar los cambios antes de su puesta en producción. La tercera tiene como objetivo desarrollar un software antifraude en piloto automático, que sustituya al antifraude tradicional.
- Risk Management Intelligence (2017, 242 pages, ISBN 9781979086950)
- En Ubivar, 94 comerciantes en línea prospectados, 11 propuestas comerciales y 5 clientes
- En Travix, con el riesgo de fraude controlado (0,063 % → 0,1 %), la proporción de reservas rechazadas automáticamente pasa del 18,5 % al 2,4 % (−87 %), es decir, 64–70 M€/año (del 7 al 8 % de ventas recuperadas sobre los 900 M€ de pagos con tarjeta); en cuanto a la tasa de verificaciones manuales, pasa en el mismo periodo del 17,6 % al 13,7 % (−22 %, es decir, −90/día)
1. 2014–2018Ubivar, software antifraude en SaaS para comerciantes en línea
2. 2013–2014Travix (Ámsterdam, NL) y Vayama (California, US), creación y explotación de un motor de back-testing, 32 cambios de reglas y de umbrales puestos en producción
Riesgo en salud · I+D académica (NL, US, FR)
2010–2021
Un sistema de salud asigna un presupuesto dado de manera que produzca la mayor salud posible para su población de referencia. En este marco, las aseguradoras, el Estado, los fondos privados y la oferta asistencial orientan esta asignación hacia la atención, la inversión, los dispositivos médicos y la investigación. El papel de los investigadores en salud es identificar las causas y los factores de riesgo de las enfermedades, concebir los medios para prevenirlas, detectarlas y tratarlas, poner a prueba cada medio frente al tratamiento de referencia y, después, transmitir el resultado a los clínicos, a las autoridades y a los fabricantes.
Los problemas de gran volumen presentan pocos eventos adversos, lo bastante frecuentes para que un solo modelo describa cada evento. En salud, por el contrario, los eventos adversos abundan: la muerte, la complicación posoperatoria, la recaída en adicciones, el error de cribado. Cada evento adverso tiene su horizonte temporal y, a menudo, un conjunto de factores de riesgo que actúan conjuntamente. Los equipos de investigación reúnen, por tanto, a clínicos, epidemiólogos, estadísticos y, a veces, ingenieros, para definir el evento y su horizonte, elegir el diseño del estudio, cuantificar la incertidumbre y acotar lo que los datos permiten concluir.
Los trabajos en salud versan sobre eventos adversos variados, como la aparición de una enfermedad, la muerte, la complicación posoperatoria o la recaída. Consisten en fusionar datos heterogéneos (ómicos, clínicos, de seguimiento, demográficos), elegir las medidas, corregir los sesgos de muestreo (ajuste, emparejamiento), inventariar los factores de riesgo y, en última instancia, reducir la incertidumbre ligada a las decisiones terapéuticas.
- Translational Psychiatry (2020, IF=6,222, DOI)
- European Journal of Cardio-Thoracic Surgery (2020, IF=4,191, DOI)
- The Journal of Cardiovascular Surgery (2020, IF=1,888, DOI)
- BMC Genomics (2012, IF=4,397, DOI)
- Movement Disorders (2011, IF=4,558 en 2012, DOI)
1. 2021Planificación de un ensayo clínico en adicciones, CHRU de Brest (FR)
2. 2018–2019Analista metodólogo, cirugía cardíaca, CHU de Rennes (FR)
3. 2010–2013Posdoc en genética humana, en UCLA (US), UMC Utrecht y LUMC (NL)

Riesgo vial (siniestralidad) · Programa de I+D independiente

Riesgo ferroviario (pasos a nivel) · Programa de I+D independiente

Fraude en el pago en línea · Trabajos de I+D (Travix y después Ubivar)

Riesgo en salud · I+D académica (NL, US, FR)