Los temas tratados en esta contribución son la pun ta de iceberg, puesto que son una ínfima parte de los desafíos y oportunidades que involucra la puesta en valor de la producción de datos en el ámbito de la sa lud. Sin embargo, da luces sobre el avance tecnológi co de tratamiento y análisis de datos a gran escala, así como también de sus aplicaciones en la pediatría. Pero es importante tener en cuenta que estos promisorios avances también conllevan situaciones de conflicto o de riesgos potenciales, algunas de las cuales se discuti rán a continuación. Las e-alertas curso de ciencia de datos 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. En pacientes pediátricos hospitalizados, sin enfermedades críticas, las e-alertas han sido usadas en sistemas de vigilancia de nefrotoxina relacionadas con IRA, lo cual ha permitido reducir la intensidad de IRA en 42% de los casos27, aunque hay autores que ad vierten que la evidencia científica es aún limitada como para establecer con certeza que las e-alarmas sean de utilidad clínica28.
- Para el caso del COVID-19, el aprendizaje automático se emplea para el diagnóstico e identificación de población que está en mayor riesgo de contagio.
- 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”.
- 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.
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. Una realidad que desemboca en la necesidad de contar con profesionales que se encarguen de transformar la gran cantidad de información en valor corporativo. Esta notable adición va más allá de una mera expansión léxica, representando un salto significativo en la accesibilidad y comprensión del idioma español. Ahora, los usuarios tienen a su disposición no solo la definición precisa de una palabra, sino también su red de conexiones lingüísticas, enriqueciendo la comprensión y el uso preciso de cada término.
La RAE agrega nuevas palabras a su diccionario: big data, VAR, pixelar, cookie, sexting y criptonita
Estos fueron seleccionados y clasificados por medio de la herramienta ToS (Tree of Science), desarrollada en la Universidad Nacional de Colombia. En otro orden, el aprendizaje profundo se refiere a la forma en que la máquina va obteniendo la “respues ta correcta”. El procedimiento se va realizando por ca pas o nodos, de menor a mayor complejidad, el cual se puede realizar con sistemas de aprendizaje supervisa dos o no supervisados. Este tipo de aprendizaje se ha usado en la clasificación de imágenes, por ejemplo, en el estudio de cálculos renales usando un conjunto de datos con imágenes de cálculos en color e infrarrojo23.
Cada año, la Real Academia Española nos sorprende con una nueva cosecha de palabras que capturan la esencia de nuestra era digital y la cambiantes dinámicas sociales. En su más reciente actualización, el diccionario ha dado un salto a lo tecnológico, integrando términos que reflejan nuestra cotidianidad digital. En esta era digital, los términos Big Data y Data Science se han vuelto omnipresentes, pero a menudo se utilizan indistintamente, lo que puede llevar a confusión.
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Mediante el Big Data es posible hacer uso de grandes volúmenes de datos para analizar tendencias, comportamientos e incluso predecir situaciones. Pero los tipos de datos han variado a lo largo del tiempo; antes eran datos estructurados, ahora son semiestructurados y no estructurados, como imágenes o correos electrónicos”, comenta la doctora María del Pilar Ángeles, coordinadora de la licenciatura en Ciencia de Datos, en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Una particularidad de trabajar con la inteligencia colectiva radica en el hecho que está dirigida a investigadores interesados en contribuir a mejorar el sistema, perfeccionándolo hasta llegar a un producto funcional, fiable y cien por ciento operativo. Un ejemplo es el sistema Covid-Net, cuyo objetivo es la detección de la infección viral por COVID-19 mediante el examen de radiografías o tomografías de tórax (Wang & Wong, 2020), donde diversos estudios permiten identificar anomalías radiográficas en las imágenes con un alto grado de confiabilidad, tales como la neumonía viral y otros problemas respiratorios que pueden tener o no relación con el virus. 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).
Crea, prueba y despliega aplicaciones con la aplicación gratuita de procesamiento de lenguaje natural. “El plus que ofrecemos a través de este Instituto, además de la oportunidad de conducir investigaciones aplicadas de alto nivel en problemáticas reales que enfrentan las instituciones y los negocios del país, son los vínculos con la comunidad empresarial”. https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ La legalidad, veracidad y la calidad de la información es estricta responsabilidad de la dependencia, entidad o empresa productiva del Estado que la proporcionó en virtud de sus atribuciones y/o facultades normativas. Desde sus inicios, Turing deseaba crear una máquina capaz de realizar múltiples tareas y modificarlas de forma autónoma.
