Otra aplicación de los RES ha sido en la investi gación fármaco-epidemiológica, donde se ha podido estudiar el uso de medicamentos, la eficacia y la segu ridad, particularmente para población pediátrica. Esto debido a la baja exposición a los medicamentos que suelen tener los niños en comparación con los adultos29. Escuela de Tecnología Médica, Facultad de Medicina, Universidad de Valparaíso y Centro Interdisciplinario de Investigación en Salud Territorial (CIISTE), Chile. Los coronavirus (CoV) pertenecen a la subfamilia Orthocoronavirinae de la familia Coronaviridae en el orden Nidovirales, y esta subfamilia incluye α-coronavirus, β-coronavirus, γ-coronavirus y delta-coronavirus (Banerjee et al., 2019). Entre los agentes causantes de las infecciones del tracto respiratorio humano se encuentran los coronavirus (CoV), que son virus de ARN de cadena positiva única envueltos, que pertenecen a la gran subfamilia Coronavirinae que infectan a aves y mamíferos (Raoult et al., 2020). En cuanto al nuevo coronavirus-2 del SARS (SARS-CoV-2) Guan et al. (2020) señalan que parece altamente transmisible de un patógeno humano a humano, lo que causa un amplio espectro de manifestaciones clínicas en pacientes con COVID-19.
- Por eso, muchos consideran que big data constituye una extensión integral de sus capacidades existentes de inteligencia empresarial, de su plataforma de almacenamiento de datos y de su arquitectura de información.
- Es importante mencionar que la República de Corea proporciona acceso a información anónima de pacientes con COVID-19, incluyendo el historial médico de cinco años de cada paciente, con el fin de que al realizar un estudio de trazabilidad mediante aprendizaje profundo se cuente con una alta cantidad de información útil a estos propósitos.
- Por ejemplo, en una fotografía el metadato sería la información adicional que registra la cámara, como sería la fecha y hora.
Una vez propuesto un modelo predictivo para la sobrevida, es natural determinar qué variables del modelo tienen mayor poder predictivo, lo que constituye inferencia. De manera similar, luego de determinar grupos de pacientes con una cierta patología, puede ser de interés determinar modelos que predigan la progresión de ese paciente y a qué grupo pertenecería un paciente que ha sido diagnosticado hoy, lo que constituye predicción. Ahora mismo mi bebé tenía una otitis, yo sabía que le pasaba algo porque miraba las estadísticas del llanto y veía que lloraba muchísimo más por dolor o irritabilidad. Cuando esta mañana el pediatra me preguntó cómo estaba, le he dicho que si está llorando mucho más y aquí está objetivizado.
Información legal
Por tanto, determinar el objetivo como predicción o inferencia determina implícitamente el tipo de métodos que deseamos utilizar, y el compromiso entre desempeño e interpretabilidad que estamos dispuestos a asumir. Tener presente este efecto es fundamental al discutir lo idóneo de un método de la Ciencia de Datos aplicado al contexto clínico. En la segunda categoría, llamada inferencia, los datos corresponden a registros históricos de múltiples variables de interés, y el objetivo es determinar la relación que existe entre estas variables (Figura 4). Este es el caso, por ejemplo, cuando se dispone de registros históricos de pacientes con una misma patología, y se desea determinar si existen agrupaciones naturales de pacientes de acuerdo con dichas variables de interés. En la práctica, estudios de esta índole buscan mejorar la certeza tanto en diagnósticos clínicos38,42,43 como radiológicos y de anatomía patológica40,44,45, avanzar hacia una medicina personalizada, identificar poblaciones de riesgo para incluirlas en tamizajes poblaciones e identificar potenciales intervenciones de alto impacto en salud pública46,47. En consecuencia, es fundamental que los profesionales de salud puedan generar una discusión acerca del rol que estos métodos tendrán en el futuro, de acuerdo con su desempeño y basada en criterios objetivos.
Podemos detectar varios elementos del diseño experimental que pueden influenciar el desempeño del método y de los dermatólogos, y que nos permitan interpretar este resultado. Es importante evaluar siempre la relación que los datos de entrenamiento pueden tener con los datos de prueba. Por ejemplo, los datos de entrenamiento pueden tener sesgos, en términos de la presencia desbalanceada de las distintas lesiones en estos datos, que expliquen la alta especificidad de la RNC en comparación con los dermatólogos.
b) Almacenamiento
El éxito comercial ha llevado a la diseminación y divulgación general de los conceptos de Big Data, Data Science y Machine Learning, entre otros. 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 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.
- Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos.
- En la selección los periodistas utilizan los datos, los blogs y las redes sociales no sólo para la verificación de información, sino también para la creación de noticias.
- En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre Big Data y Data Science, además de cómo cada uno contribuye al proceso de toma de decisiones y al avance de la tecnología.
Una plataforma que centraliza esta información es Helpwithcovid, que cuenta con bibliotecas como el Covid Healthcare Coalition, que permite a cientos de miles de investigadores tener acceso a información clave para trabajar con aprendizaje profundo. Las tecnologías de la web semántica son un medio para proporcionar datos con estructura
legible y facilitan también la integración de la información a partir de varias
fuentes que son construidas usando las mismas tecnologías subyacentes. En este
sentido, la web semántica sería la base sobre la cual construir la interoperabilidad
de las plataformas de los medios sociales, proporcionando normas para “soportar” el
intercambio de datos. El objetivo es generar una red de conocimiento interligado y
semánticamente enriquecido, reuniendo las aplicaciones de la web social y los
lenguajes y formatos de representación del conocimiento de la web semántica. Con
este fin, López Borrull y Canals (2013)
contextualizan estos lenguajes y formas cognoscitivas en la extraordinaria
importancia que entraña para las ciencias experimentales la colaboración en la
recogida de datos, probablemente más que para su análisis documental y su difusión
que implica, respectivamente, el tratamiento de datos y la explotación de
resultados.
International Journal of Business Intelligence and Data Mining
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. La nube ofrece una escalabilidad realmente elástica, donde los desarrolladores pueden simplemente agilizar clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos. Además, las bases de datos de gráficos se vuelven cada vez más importantes, ya que pueden mostrar enormes cantidades de datos de forma que su análisis sea rápido e integral.
- La minería de datos (data mining – DM) se puede definir como el proceso de extracción de conocimiento a partir de cúmulos de datos.
- Este informe captura los puntos de vista recogidos durante un evento de exploración de temas de Big Data e inferencia de software.
- Así, con la investigación empleando IA, se logra obtener información predictiva que ayuda a las autoridades sanitarias a tomar cartas sobre el asunto.
- Al respecto, señala que tanto pediatras como padres y madres realizan interpretaciones, que ella y su equipo pretenden objetivizar.
Por este tipo de situaciones es que hoy las discusiones, estudios y reflexiones invitan al desarrollo de estudios éticos utilizando el big data (2016, p. 1). Los retos que surgen de esta herramienta de análisis incluyen las responsabilidades tanto de las empresas privadas, como lo ha puesto de manifiesto la Organización de Naciones Unidas a través de los Principios rectores curso de ciencia de datos sobre las empresas y los derechos humanos. Puesta en práctica del marco de las Naciones Unidas para «proteger, respetar y remediar», en los que se especifica que es responsabilidad de las empresas «abstenerse de infringir los derechos de terceros y hacer frente a las consecuencias negativas sobre los derechos humanos en las que tengan alguna participación» (2011, p. 15).
En la primera parte, correspondiente a la perspectiva empresarial, se presenta una comparación entre las soluciones Big Data y las soluciones tradicionales de Datawarehouse. Sin querer buscar una ganadora, se expone la ventaja de usar Datawarehouse cuando se trata de analizar datos estructurados que vienen de varios sistemas y de mediciones relativamente estables. 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 https://elheraldodesaltillo.mx/2023/12/18/quieres-conseguir-el-trabajo-de-tus-suenos-estudia-un-bootcamp-de-programacion-en-linea/ datos [10]. Siguiendo los lineamientos para la construcción de artículos de revisión [5], este artículo tiene como objetivo presentar una visión general acerca de Big Data incluyendo un análisis cienciométrico de las publicaciones en este campo y haciendo una exploración cuidadosa de una serie de trabajos en el tema, que contemplan aplicaciones, oportunidades, desafíos y retos de Big Data. A su vez, se hace una breve introducción de algunas tecnologías y técnicas adoptadas para la implementación de soluciones a problemas de Big Data.
