Los biomarcadores diagnósticos suelen medirse con errores debido a condiciones de laboratorio imperfectas o a la variabilidad analítica del ensayo. La capacidad de un biomarcador diagnóstico para discriminar entre casos y controles se mide a menudo por el área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC), sensibilidad, especificidad, entre otros. Ignorar el error de medición puede causar una estimación sesgada de una medida de precisión diagnóstica, lo que resulta en una interpretación engañosa de la eficacia de un biomarcador diagnóstico. Los ensayos disponibles son de grado de investigación o de grado clínico. Los ensayos de investigación son rentables, a menudo multiplex, pero pueden estar asociados con errores de medición moderados que conducen a un rendimiento diagnóstico deficiente. En comparación, los ensayos clínicos pueden proporcionar una mejor capacidad diagnóstica, pero con un mayor costo ya que suelen ser desarrollados por la industria. Los métodos de corrección para la atenuación suelen ser válidos cuando los biomarcadores provienen de una distribución normal, pero pueden estar sesgados con biomarcadores sesgados. En este artículo, desarrollamos un método flexible basado en distribuciones de biomarcadores sesgados-normales para corregir el sesgo en la estimación de medidas de rendimiento diagnóstico, incluidas AUC, sensibilidad y especificidad. El rendimiento de muestra finita del método propuesto se examina a través de extensos estudios de simulación. Los métodos se aplican a un estudio de biomarcadores de cáncer de páncreas.