Con base en la dinámica comportamental del COVID-19, se requieren soluciones prontas para el monitoreo, detección y diagnóstico de las enfermedades generadas por su causa (Law, Leung & Xu, 2020), la IA plantea diversas opciones de hardware y software encaminadas para tal fin (Mei et al., 2020). Bajo este panorama, ha venido tomando fuerza el desarrollo de software de código abierto, donde la inteligencia colectiva es el engranaje principal para obtener un programa de altas prestaciones, multipropósito en la mayoría de los casos. En lo relativo a los datos, se ha dictaminado que la información que surja desde la ficha clínica, los estudios y demás documentos de registro de procedimientos y tratamientos, serán considerados como “dato sensible”, por lo cual deben ser resguardados y no pueden ser utilizados sin el consen timiento informado de los pacientes42. Aun así, existe la posibilidad de usar datos recolectados para otros fines y, por ende, sin consentimiento para estudios de in vestigación, previa autorización a un Comité de Ética. Por otra parte, la datificación y la digitalización son dos conceptos que en ocasiones se mencionan como sinónimo, pero no lo son. Tal como lo ilustra Mayer y Cukier, la datificación ocurrió mucho antes de que aparecieran las Tecnologías de Información (TI) y, por ende, es anterior a la digitalización4.
De esta forma se puede afirmar que la “datificación” en el ámbito de la salud es una tradición muy antigua en cambio, la digitalización ha llegado de la mano con la incorporación de las TI en la atención de salud. Éstas han permitido, entre otros, la generación del Registro Electrónico de datos de Salud (RES o en inglés EHR) o Ficha Clínica Electrónica (FCE), los cuales compilan las historias clínicas de una persona5 y que pueden ser consultados por personal de salud6. El avance tecnológico, tanto en lo que se refiere al almacenamiento como al análisis de esta producción masiva de datos, promete convertirse en una poderosa herramienta, que si se utiliza adecuadamente podría ser muy beneficiosa para las personas y, en el mejor escenario, redundar en una mejor calidad de vida. Sin embargo, también genera muchas dudas en cuanto a un uso malicioso y controlador por los intereses de grandes compañías de la industria2, así como también se advierte sobre los excesos de la cuantificación3, lo que podría llevar de vuelta al reduccionismo cuan titativo, implicando un retroceso en cuanto al valor que ha cobrado la comprensión de los fenómenos en estudio.
Expertos hablarán sobre la regulación europea de la IA en el AI Business Congress
Hadoop es una librería de Apache definida como un framework que permite hacer procesamiento de datos distribuido sobre volúmenes de datos de considerable tamaño sobre clúster. Está diseñado pensando en brindar poder de escalamiento desde un par de servidores hasta cientos de máquinas o nodos, Un curso de ciencia de datos online que disparará tu carrera profesional las cuales manejan almacenamiento y procesamiento local [17]. Como primera estrategia, se hizo un acercamiento cienciométrico por medio de la herramienta bibliográfica SCOPUS, un índice bibliográfico que contiene una colección representativa, completa y multidisciplinar a nivel mundial.
Esta revista sobre Inteligencia Artificial comenzó a publicarse en 1970 y ahora es la primera publicación académica más famosa a nivel internacional para la publicación de los resultados de la investigación actual en este campo. La especialista explica que cuando la información es de baja calidad porque está incompleta, no está actualizada o los datos son incorrectos, se corre el riesgo de hacer predicciones equivocadas y tomar malas decisiones. Si bien, explica, no todo depende de la tecnología, pues el factor humano puede llevar a que se capture mal la información, lo que afectaría el resultado. También se ve la diversidad de planteamientos que presentan los autores en cuanto al concepto de Big Data y las características que este debe atender.
Los casos en los que la Inteligencia Artificial nos salvó la vida
Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios. En tercer lugar, la visualización de los datos, con la IA se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de datos, un enfoque es crear aplicaciones inteligentes de visualización para determinados tipos de datos. En cuarto lugar, ya que las tecnologías de almacenamiento evolucionan, es cada vez más factible proporcionar a los usuarios, casi en tiempo real, análisis de bases de datos más grandes, lo que acelera las capacidades de toma de decisiones.
Inauguran en El Salvador planta farmacéutica por 100 millones en inversión – La Vanguardia
Inauguran en El Salvador planta farmacéutica por 100 millones en inversión.
Posted: Tue, 21 Nov 2023 02:40:00 GMT [source]
La particularidad de trabajar con este tipo de tecnología es que puede ejecutarse desde diversos lugares del mundo, facilitando el acceso al código abierto a grupos de investigadores que trabajan en diversas áreas de la IA, el Big Data y ciencia de datos. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje máquina, que busca clasificar datos mediante algoritmos correlacionales. Se basa en ciertas arquitecturas de redes neuronales, que le permiten jerarquizar la información (visual, auditiva y escrita) mediante una segmentación de patrones categorizados por niveles. Bajo este criterio, el aprendizaje se efectúa por etapas, de manera equivalente a lo que sucede en un humano.
DESARROLLO DE FÁRMACOS
Sin embargo, puede obtener una perspectiva empresarial aún más valiosa relacionando e integrando el big data de baja densidad con los datos estructurados que ya usa actualmente. Identificar el valor del big data no pasa solo por analizarlo (que es ya una ventaja en sí misma). Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/ preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos. El término “big data” abarca datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. En cualquier caso, en los ejemplos que os vamos a poner, nos vamos a referir de una manera genérica a la obtención y procesamiento de cantidades masivas de datos.
Los Macrodatos o Big Data, hasta ahora no tiene una definición muy precisa, pero hay cierta coinciden cia en definirlos como aquella información recopilada electrónicamente que, por su volumen, formato y di versidad, no puede ser procesada con las herramientas informáticas comunes, por lo que requiere de solucio nes computacionales de alta complejidad8,9,10,11. Este artículo tiene como objetivo describir los con ceptos y terminología relacionada con la producción masiva de datos, que son conocidos por el tecnicismo “Big Data”. Así también, se pretende brindar algunos ejemplos en los cuales se están usando este tipo de da tos en el ámbito de la pediatría. Finalmente, se hace una reflexión sobre la ventana de oportunidad que ge neran los Big Data y los retos que conlleva como para que se conviertan en un verdadero beneficio para pro veedores de salud pediátricos. Este trabajo fue realiza do sobre la base de una revisión bibliográfica no sis temática, centrada en ámbito de la pediatría y para la elección de los ejemplos de aplicación se consideró que fueran de fuentes primarias y reportados en los últimos cinco años.
Es vital combinar Inteligencia Artificial con IoT y big data
En 2009 Carolyn McGregor del Instituto de Tecnología de la Universidad de Ontario y el doctor Andrew James buscaron la manera de utilizar los datos que aportan lo monitores a los que están conectados estos niños para predecir el riesgo de infección. Así, en base al ritmo cardíaco y el patrón de respiración desarrollaron algoritmos capaces de predecir infecciones hasta 24 horas antes de que aparezcan los primeros síntomas clínicos. De esta manera se puede realizar una intervención terapéutica prematura y salvar las vidas de un buen número de bebés. Una de las áreas de investigación donde inmediatamente pensamos en grandes cantidades de datos es el estudio de los genes. Lo primero que tenemos que pensar es que nuestro genoma, el conjunto de información que codifica para absolutamente todo lo que somos y que está en el núcleo de nuestras células, está formado por unos 3.000 millones de letras.
