Cabe destacar que el resultado obtenido por estos métodos es siempre un reflejo de la cantidad y la calidad de la información que pudo ser extraída de los datos. Los objetivos de predecir e inferir están íntimamente ligados con la efectividad y la interpretabilidad de un método. Existen métodos extremadamente efectivos para la predicción, como por ejemplo lo son las redes neuronales51,52 o los bosques aleatorios53. Sin embargo, estos métodos son difíciles de interpretar; es difícil determinar cuáles son las variables que impactan la predicción, por lo que es complejo inferir relaciones entre las variables predictoras y la respuesta, o entre las variables predictoras. Por el contrario, métodos tradicionales para realizar inferencia, como la regresión multivariada54,55, son fácilmente interpretables, pero suelen tener un peor desempeño que otras técnicas al realizar predicciones.
Estos instrumentos internacionales incluyen las convenciones y declaraciones adoptadas bajo los auspicios de las Naciones Unidas, así como los instrumentos a cargo de agencias especializadas de esta organización. De igual manera, estos instrumentos regionales e internacionales incluyen derechos civiles y políticos, económicos, sociales y culturales, derechos de las minorías y de los pueblos que juntos conforman el derecho internacional de los derechos humanos (2012, pp. 2-3). El 70% del universo digital es generado por nosotros mismos a través de nuestra interacción con los diferentes servicios de la red (e-mail, redes sociales, buscadores, Smartphone, etc.). Se trata de una realidad importante que hemos de tener en cuenta y que debe hacernos reflexionar sobre la efectividad de alguna de las normas vigentes en materia de datos personales ENT#091;…ENT#093; (2016, p. 29).
El CDO de Alcampo, Luis González nos acompaña en Territorio Big Data
Esta discusión informada es un primer paso para facilitar la amplia adopción de estas técnicas en la práctica clínica y para que los profesionales de la salud no sólo sean generadores de datos, sino que, con el apoyo de las tecnologías emergentes, los datos, con su correcto análisis e interpretación, apoyen a los equipos hacia mejores decisiones médicas. Por el contrario, es un llamado a crear grupos interdisciplinarios al interior de hospitales, clínicas y escuelas de medicina, que permitan a los profesionales de la salud familiarizarse con las nuevas técnicas de análisis desarrolladas, y a su vez permitan a los profesionales que desarrollan dichas técnicas familiarizarse con las inquietudes y desafíos que enfrentan los profesionales clínicos. Este es el único camino que garantiza que el desarrollo de estas técnicas computacionales en medicina evolucione en una dirección que beneficie a los pacientes y a los usuarios de los sistemas de salud. El futuro del uso de Big Data en la medicina es brillante, pero no exento de desafíos a los que debemos responder hoy. Los sistemas de algoritmos que se emplean en el aprendizaje de las máquinas son frecuentemente opacos y es difícil explicar por qué han tomado determinada dirección pues, al final del día, el diseño del algoritmo recae en un individuo que posee su propia ideología, cultura y ética. Sin embargo, cada vez se ponen en práctica más medidas para conocer el grado de influencia de los algoritmos y estas permiten una mayor transparencia en los reportes que acompañan el sistema de decisiones del análisis de los grandes cúmulos de datos (Mauracciole, 2018, p. 281).
Idectory: la aplicación que rastrea patentes con big data e inteligencia artificial – Globbtv
Idectory: la aplicación que rastrea patentes con big data e inteligencia artificial.
Posted: Tue, 26 Jan 2021 08:00:00 GMT [source]
Estos conceptos dan forma a un marco que permite describir y discutir el funcionamiento, desempeño e impacto del análisis de datos a gran escala. En ocasiones, su uso se encuentra rodeado de sensacionalismo e hipérbole, lo que ofusca los desafíos, riesgos y compromisos involucrados. Estos aspectos deben ser parte central de la discusión, para la implementación responsable de esta metodología en un contexto clínico. Mientras que la hipérbole puede llevar a una decepción prematura https://ekuatio.com/por-que-un-curso-online-de-desarrollo-web-es-imprescindible-para-aprender-la-profesion/ frente a resultados modestos4,18, una cautela excesiva puede ralentizar la adopción de técnicas que objetivamente pueden mejorar el cuidado de pacientes y la práctica clínica. Por lo tanto, para que esta metodología pueda revolucionar la disciplina médica, es necesario disponer de un marco conceptual donde sea posible discutir de manera objetiva sus resultados. En las últimas décadas nuestra capacidad de generar y almacenar datos se ha incrementado de manera exponencial1,2.
Diego Fernández y Palladium Hotel Group protagonistas de Territorio Big Data
Para ello, las componentes de la variable de entrada, que pueden ser las intensidades de los pixeles de una imagen, son utilizados como nodos de entrada. La primera etapa para determinar el tipo de metodología a utilizar involucra identificar si el objetivo corresponde a la predicción, inferencia o una combinación de ambos. La siguiente etapa involucra directamente los datos disponibles y los métodos seleccionados, por lo que requiere la profunda comprensión de la operación de estos métodos.
A través de un análisis exploratorio y descriptivo se elaboró un registro documental que trata el conjunto de estrategias y métodos de recopilación de información plasmado en documentos, sean estos físicos o digitales, que por medio de herramientas concretas permiten la consulta de las fuentes de donde se obtiene dicha información. Una de las ventajas de elaborar registros documentales es que permite presentar la información recabada de una manera ordenada que, a su vez, facilita la presentación de resultados y hace que la consulta de los materiales sea ágil, permitiendo enunciar el marco teórico y conceptual que sustenta el objeto de estudio, que en este curso de desarrollo web caso es el análisis de big data y su relación con los derechos humanos. Los retos que se desprenden del consumo y creación de información a través de la red incluyen necesidades de captura, manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos. En [16] los autores proponen un teorema llamado “HACE” (Heterogeneous, Autonomous, Complex y Evolving), con el cual buscan describir las características de la revolución de Big Data. El teorema plantea la existencia de un gran volumen de datos heterogéneos y provenientes de fuentes autónomas con control distribuido y descentralizado, y que trata de explorar relaciones complejas y cambiantes entre los datos.
La Industria 4.0 reduce los fallos gracias a la inteligencia artificial
Sin duda que el futuro de la unión de la Ciencias de Datos y la medicina es promisorio, pero ¿cuánto de esto resultará en una mejor salud para los pacientes o en una drástica transformación de la profesión médica? Diversos autores han reflexionado sobre los cambios que se avecinan38,58-60 y el consenso es que éstos serán profundos y significativos. Para estimar su impacto, podemos utilizar como referente la revolución que constituyó en las últimas décadas la tecnificación de la medicina por sobre el arte de la medicina59. Esta última revolución sin duda modificó el rol de los equipos médicos, impactó la forma en que se educan y entrenan los profesionales de la salud, generó nuevas necesidades, y mejoró significativamente la calidad de vida de la población. Del mismo modo, hoy nos encontramos en una etapa en la que es necesario responder a nuevas necesidades de cómo realizar investigación y cómo educar a los profesionales médicos del futuro. El marco conceptual presentado nos permite poner casos prácticos en perspectiva, y analizar de manera crítica algunos de los usos de Big Data y la Ciencia de Datos que han mostrado ser efectivos en aplicaciones clínicas.
