Position Paper: Ética, gobernanza y reproducidad en ciencia de datos para la salud: aproximaciones y propuestas transversales

161 de informes conlleva la necesidad de estandarizar planti- llas, repositorios y procedimientos, para evitar depender de memorias individuales o de archivos dispersos, lo que nos confirma la necesidad de herramientas que permitan este orden. Otro elemento relevante en este subtema, es que la transpa- rencia metodológica es un requisito previo para la reprodu- cibilidad. Aun cuando los datos sean públicos, si el proceso analítico no está documentado incluyendo al menos dos tipos de archivo (i) un archivo con las versiones de paquetes de los cuales el proyecto depende, y (ii) un archivo maestro que vincule archivos de entrada, scripts y archivos de salida (p.e., datos limpios, tablas, figuras), además de un sistema automático de recuperación de ambos y un historial con decisiones intermedias; ningún equipo puede reconstruir los resultados. La ausencia de trazabilidad convierte los análisis en productos opacos, incapaces de ser verificados o auditados, lo que coincide con las preocupaciones sobre la fragilidad metodológica en contextos de alta presión decisional. La trazabilidad no sólo habilita el escrutinio externo, sino también la corrección interna, la mejora continua y la capa- cidad de aprendizaje organizacional. La producción seriada de análisis de datos en salud también se puede beneficiar de métodos como el ciclo Deming o la metodología Ágil ( Agile Framework ) para la mejora continua e incremental de piezas de software (paquetes) o flujos de trabajo (pipelines) en ciclos iterativos. Por ejemplo, un ciclo Deming consta de cuatro etapas: (1) Planificar, donde se determinan los obje- tivos de un proceso y los cambios necesarios para lograrlos, (2) Hacer, donde se implementan los cambios, (3) Evaluar, donde se evalúan los resultados en cuanto a rendimiento, (4) Actuar, donde se estabilizan los cambios o se reinicia el ciclo según los resultados de la evaluación. El proyecto