La seguridad y privacidad de los registros médicos son algunas de las inquietudes que surgen en relación al uso de datos personales con otros fines que no sean para lo cual fueron registrados. Es así como el consen timiento informado de los propietarios de los datos surge como un elemento importante, pero también se advierte sobre la relevancia de definir qué se enten derá por datos personales40. Por esto y otras razones, la Unión Europea (UE) ya ha tomado precauciones, mediante un reglamento de protección de las personas con relación al tratamiento de datos personales y a la libre circulación41. Las e-alertas se han usado para la definición y estadificación de la insuficiencia renal aguda (IRA), sobre la base de los RES y los sistemas integrados de cuidados intensivos26. 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. 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.
Si bien hasta hoy el análisis de datos ha sido una de las piedras angulares del avance científico, tecnológico y económico, es la cantidad de datos disponibles hoy la que ha abierto la puerta a nuevas oportunidades. Por ejemplo, existen patrones de comportamiento de consumidores imposibles de detectar con pocos datos, los cuales se hacen evidentes a gran escala; del mismo modo, los parámetros de ciertos modelos predictivos, que en ausencia de datos suficientes son escogidos gracias a la pericia de profesionales del área, pueden ser estimados de manera precisa cuando la cantidad de datos es masiva. Por lo tanto, es la combinación actual entre la curso de ciencia de datos capacidad de almacenar y procesar datos a escala masiva la que ha comenzado a revelar estructuras latentes en las actividades humanas que éstos reflejan. Como mencionamos anteriormente, gran parte de la capacidad analítica desarrollada en los últimos años ha ocurrido en el seno de grandes empresas, plataformas que operan como intermediarios que registran y producen los grandes volúmenes de datos. En este sentido, existe una tensión entre los derechos de propiedad sobre la información entre quienes la producen (los usuarios) en interacción con estas plataformas privadas y aquellos que disponen de los datos y los usan para fines comerciales.
El AI Business Congress debatirá sobre el uso de la IA Generativa en las empresas
2, si se revisa según el tipo de recurso, se ve una marcada tendencia hacia los artículos de conferencia, con un total de 9.493 resultados. Los artículos científicos muestran 4.824 resultados, mientras que los capítulos de libro y los libros solo despliegan 388 y 88 resultados respectivamente, lo anterior ratifica la etapa naciente en que se encuentra este campo de estudio, puesto que sus bases teóricas apenas se están consolidando. Los proyectos de IA y https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ big data en el ámbito geográfico siguen un mismo patrón, cuya primera fase es la importación de información desde distintas fuentes. Posteriormente se trabaja en la construcción del modelo con un conjunto de datos distribuidos en capas que deben “entrenarse y compararse” para, finalmente, establecer una solución. No solo a nivel de empresas y negocio, sino que en cualquier profesión se hace necesaria ya la presencia de un experto en estas disciplinas.
- Es decir, la tasa de adquisición de datos clínicos se incrementará de forma considerable en un futuro cercano.
- Big data se ha constituido como un “tópico caliente”que atrae la atención no solo de la industria, sino también de la academia y del Gobierno.
- Respecto a las plataformas basadas en Hadoop, funcionan bien con datos semiestructurados y desestructurados, así como también cuando se requiere de procesos de descubrimiento de datos [10].
- Se planteó la necesidad de que las aplicaciones de software tuviesen una rápida escalabilidad y que los sistemas de hardware fuesen diseñados a escala de contenedor [9].
La presentación y discusión tendrá un punto de vista estadístico, teniendo similitudes con la disciplina del Aprendizaje Estadístico de la que la Ciencia de Datos se nutre; ver, por ejemplo, (34-38) siendo referencias útiles para aprender más de esta disciplina34-40. Debido al volumen y la velocidad es necesario desarrollar una infraestructura computacional que permita almacenar y administrar los datos adquiridos de manera segura. Enfatizamos que esta infraestructura no sólo constituye un registro digital, sino que además debe garantizar el rápido acceso y procesamiento de los datos, permitiendo los múltiples análisis requeridos por la práctica e investigación clínica.
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Bajo este panorama, el sector salud tendrá que incorporar rápidamente estos recursos a su sistema de análisis y diagnóstico, no solo de enfermedades infeccionas sino de cualquier otra, por lo que se espera mejorar el servicio prestado a un paciente o comunidad y preparar a la sociedad ante cualquier eventualidad de pandemia a futuro. Además, este tipo de desarrollos ayudan a los centros de salud a reducir costos operativos de diversa índole, donde el tiempo de diagnóstico juega un papel fundamental para detener un potencial foco pandémico. Con el uso de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y el Big Data se espera estar mejor preparados para una próxima pandemia, incluso prevenirla.
