BigData Magazine Revista especializada en Big Data e Inteligencia Artificial

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. Esto exige la creación de unidades informáticas asociadas a clínicas y hospitales, que velen por la mantención, organización y administración de estas bases de datos y diseñadas de acuerdo con los requerimientos específicos de variedad y variabilidad de los datos. Primero, definir los conceptos esenciales que permitan dar perspectiva a la discusión del uso de estos métodos en aplicaciones clínicas. Tercero, discutir de manera crítica algunas aplicaciones clínicas relevantes, reportadas en artículos científicos y en la prensa donde el desempeño de estos métodos es prometedor.

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. Primero, el problema de diagnóstico es un problema de predicción; a partir de una imagen dermatoscópica, que constituye la variable predictora, se desea determinar si la lesión es maligna o no, lo que constituye la variable de respuesta. Nuestro marco conceptual nos indica que la RNC es, por tanto, un método que intenta aproximar la relación que existe entre la imagen y el estado de la lesión, maligno o benigno, a partir de diagnósticos efectuados en el pasado.

Un análisis de big data encuentra nuestra comida demasiado dulce

Cabe aclarar que la IA no sustituye al profesional sanitario, por el contrario, es un complemento a su quehacer médico, ayudándole a mejorar la precisión del diagnóstico en un tiempo menor y tomar decisiones mucho más rápido aligerando con ello su carga de trabajo. Otra especialidad de la IA es el aprendizaje profundo (Deep Learning) para evaluar datos de tipo imagen, video y audio empleando redes neuronales convolucionales con sus diversas variantes (Tang et al., 2020) y redes neuronales de memoria a corto y largo plazo. Un Estado, sea creador o mero importador de tecnologías, está inmerso en un mundo globalizado en el que las repercusiones en positivo o negativo del uso de estas tecnologías es generalizado. No es tema menor que las mediciones cuantitativas no partan de un dato estadístico neutral, pues la tecnología hace posible y calculable la medición de poblaciones para los individuos, es decir que el conocimiento generado a través del big data es parcial, y refleja la geografía y contexto social de las personas que producen dicho conocimiento. Esto significa que es relevante quién decide qué se cuenta como dato y qué no, así como también la manera en que este debe ser interpretado, cómo se mide y qué indicadores se usan. Si se pierde de vista esto, se crea una mala interpretación potencial o, peor aún, una manipulación que puede fallar en proteger a las poblaciones vulnerables (Sarfaty, 2018, p. 849).

• En este caso las variables predictoras corresponden a las imágenes ya adquiridas, mientras que la variable de respuesta corresponde al diagnóstico, por ejemplo, 1 si es melanoma o 0 si no lo es.
• Imaginemos el gran reto que va a suponer su gestión y la obtención de información útil a partir de estos datos (… y el gran negocio que puede haber detrás de ello).
• Estas 6 dimensiones proveen una completa caracterización del régimen de adquisición de datos que caracteriza Big Data en el contexto clínico y son las que consideraremos en este artículo.
• La IA y el radiodiagnóstico están jugando un papel importante en la detección del COVID-19 con un porcentaje superior al 90%, lo que puede incrementarse cuando se entrena el sistema con mayor cantidad de datos, por lo que el Big Data en conjunto con otras disciplinas analíticas son un factor clave para llevar a feliz término un estudio.

Es necesario optimizar los recursos de red cuando se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. También la ejecución redundante disminuye el impacto de las máquinas lentas, pérdida de datos y fallos de máquina. Un ejemplo de iniciativas que responden a esta necesidad en investigación en Chile es el Centro de Imágenes Biomédicas de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Los casos en los que la Inteligencia Artificial nos salvó la vida

Este tipo de desarrollos pueden ser personalizados, pues al aplicar algoritmos de aprendizaje predictivo se minimizan los riesgos al formular tratamientos que pueden establecer si un paciente los tolera o no. En el ámbito de los derechos humanos, por su parte, desde hace varias décadas se ha ido perfilando una suerte de nuevo derecho, en lo que se ha denominado curso de desarrollo web la “comunidad internacional”. Este nuevo derecho no atiende a ésta en cuanto formada por Estados, sino que reconoce directamente a la persona o a la personalidad humana, y no es parte del derecho internacional tradicional, sino que, de alguna manera, ha tenido la misión globalizadora de que los distintos Estados reconozcan la necesidad de la protección humana.

Los primeros trabajan aprendizaje inductivo de descripciones simbólicas, mientras que los segundos se centran en los métodos de reconocimiento de patrones o en la estadística. En los últimos años, el uso del aprendizaje máquina se ha extendido con rapidez [38], se ven aplicaciones en dominios como detección de fraudes, sistemas de recomendación [39], detección de spam [40], predicciones financieras [41], comercio y mercadeo [42], [43], entre otros. Mahout https://ekuatio.com/por-que-un-curso-online-de-desarrollo-web-es-imprescindible-para-aprender-la-profesion/ es un proyecto de Apache que tiene como objetivo ofrecer un ambiente para la creación rápida de aplicaciones de aprendizaje máquina escalables y eficientes [31]. Mahout ofrece una suite de algoritmos para clustering, categorización, filtrado colaborativo, clasificación y programación evolutiva. Algunas de sus principales aplicaciones prácticas se enmarcan en la realización de clúster de documentos, recomendaciones y organización de contenidos [32].