RESUMEN: Hoy nos encontramos en medio de cambios profundos en nuestra economía y sociedad impulsados por el análisis de cantidades masivas de datos. La investigación y práctica clínica se encuentran prestas a ser revolucionadas por metodologías que extraen información útil de un gran volumen de registros clínicos y que puede no ser evidente al utilizar los métodos tradicionales de análisis. En los últimos años, la cantidad de artículos científicos que hacen uso de estos métodos en un contexto académico y que reportan resultados exitosos se ha incrementado. Junto con éstos, los artículos de prensa que advierten que médicos y radiólogos podrían ser reemplazados por estos métodos en el futuro se han incrementado. Sin embargo, ¿cómo evaluamos el impacto real de estas metodologías en la práctica? Este artículo presenta un marco conceptual que define las ideas principales tras Big Data y la Ciencia de Datos y permite identificar los criterios para evaluar el potencial impacto de estos métodos en la investigación y práctica clínica. Además, con este marco discutimos los resultados de algunos estudios importantes que han captado la atención en la prensa y finalizamos con los principales desafíos que presenta la adopción de estos métodos en medicina. ABSTRACT: Today we find ourselves amidst profound changes in our economy and our society driven by the analysis of massive datasets. Clinical practice and research are poised to be revolutionized by methods that extract useful information from large volumes of medical records that might not be evident when using traditional medical analysis techniques. The number of scientific articles that report successful results when applying these methods of analysis, both in academic and clinical settings, has increased in recent years. Simultaneously, the number of articles in the media warning that medical doctors and radiologists might one day be replaced by these automated methods has also increased. However, how do we evaluate in practice the impact of these methods? This presents a conceptual framework that introduces the main ideas behind Big Data and Data Science and points out the main criteria to be used to assess the potential impact of these techniques in medical research and practice. In addition, we discuss within this framework the results of some of studies that have been reported in the media, and we end by laying out the main challenges that pose the adoption of these methods in practice. Palabras clave: Análisis estadístico de datos, aprendizaje de máquina, inteligencia artificial, minería de datos, Keywords: Statistical data analysis, machine learning, artificial intelligence, data mining