El modelado numérico bivariado estadístico es un método para inferir una relación empírica entre conjuntos de datos no emparejados basado en la coincidencia de distribuciones estadísticas. En el presente artículo, se propone un nuevo algoritmo numérico eficiente para realizar el modelado numérico bivariado. El algoritmo se aplica para correlacionar la tasa de filtración glomerular con la concentración de creatinina en suero. La tasa de filtración glomerular se adopta en la nefrología clínica como un indicador de la función renal y es relevante para evaluar la progresión de la enfermedad renal. Dado que la medición directa de la tasa de filtración glomerular es altamente impráctica, hay un interés considerable en desarrollar algoritmos numéricos para estimar la tasa de filtración glomerular a partir de parámetros que son más fáciles de obtener, como datos demográficos y pruebas "a pie de cama".