Revisando los resultados agrupados por país de publicación, se puede ver una concentración en Estados Unidos y China como se aprecia en la Fig. En los países europeos se encuentra un número también significativo de trabajos, mientras que en Sur América, Oceanía y África, el desarrollo de investigaciones en el campo es aún incipiente. La capacidad de generar y almacenar datos se ha incrementado de manera exponencial en las últimas décadas y la medicina no es una excepción a este fenómeno. Este hecho considera los medios tradicionales de adquisición de datos, como imágenes radiológicas, https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 fichas médicas y exámenes de laboratorios, pero también proyecta la adopción de tecnologías vestibles19-21 que prometen adquirir señales fisiológicas, por ejemplo, cardíacas22, en tiempo real. Si vuestro objetivo es manteneros al día de los últimos acontecimientos y estar en primera final, no puedes dejar de revisar estas publicaciones académicas. Sin importar si se pertenece a uno u otro país, es una realidad que en sociedades como la nuestra se ha incorporado y aumentado el uso de teléfonos, relojes, refrigeradores y televisiones inteligentes, así como de laptops y tabletas.
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. Con la continua incorporación de las tecnologías disruptivas en el campo de la salud, las normativas en cuanto a la preservación de los derechos del paciente deberán ir cambiando y adaptándose a pesar de la incertidumbre que trae consigo, que como señala López (2019) no solo subestimamos los efectos de la tecnología a corto plazo, sino que ni siquiera somos capaces de pronosticar, predecir o intuir sus efectos a largo plazo. Las tecnologías asociadas al enfoque de Big Data ya han comenzado a tomar madurez y se vislumbran grandes oportunidades y retos en su utilización, optimización y adaptación a diferentes dominios de datos. Sin embargo, ya se encuentran resultados que muestran sus beneficios en aspectos como la reducción de tiempos, optimización de recursos y mayor flexibilidad. Existe una estrecha relación entre diferentes métodos y tecnologías para la construcción de soluciones que integren las capacidades de cada uno de estos y las potencien en nuevas propuestas.
Qué papel juega la colaboración entre el big data y la IA
Por lo cual, un desafío importante cuando se emprende el análisis de estos datos es la limpieza y validación de éstos20. 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. 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”.
De los 10 títulos encontrados, omitiendo los artículos, preposiciones y verbos,
tenemos 26 palabras con 47 menciones (Anexo), entre las que predominan Big y Data; el resto de las palabras sólo reciben una mención. Por otra parte, y a diferencia de los artículos, donde encontrábamos mayormente
los títulos de las revistas científicas Nature y Science, en los comentarios hay más variedad, así podemos
mencionar ECONTENT y Scientific American donde
publicaron Nancy Davis Kho (2016) y Kate Crawford (2014), respectivamente. El concepto de big data fue empleado por primera vez por (Cox y Ellsworth 1997, 5-7), quienes lo definieron como el proceso de graficar, para su correcta visualización, grandes cantidades de información, dadas las limitaciones técnicas de las computadoras. (Lafrate 2018, 77-82) señala que big data son datos que contienen una mayor variedad que los comunes, que se presentan en volúmenes crecientes, a una gran velocidad y que poseen valor al ser inteligentes.
Transformación del AML y KYC con ayuda de la IA Generativa
A la par con el incremento de registros de datos de pacientes, se está generando una gran cantidad de ban co de datos, mayoritariamente de acceso público, los cuales están facilitando la investigación a nivel molécular34,35. De ahí que los datos masivos y las complejas estrategias de análisis antes descritas han permitido buscar patrones de personas, ya sea para clasificarlas con fines diagnósticos o terapéuticos, así como tam bién para la elaboración de fármacos dirigido a estos patrones únicos. Así, por ejemplo, en el ámbito de la genómica, se realizó el estudio de caracterización de los genes conductores de cáncer y mutaciones, donde se identificaron 299 genes conductores con sus respec tivos sitios anatómicos y tipos de cánceres involucrados36.
- En consecuencia, ya se han emprendido iniciati vas como para generar registros de datos médicos que puedan servir para investigaciones futuras, donde en el presente no se tiene claridad de la pregunta de in vestigación a la que pueden dar respuesta.
- Un ejemplo en el cual la adopción general de un modelo predictivo puede conducir a errores de predicción es el caso del estimador del peak estacional de influenza.
- Basado en estas características, en un estudio de bases de datos estructuradas y no estructuradas, se buscan correlaciones recurrentes por medio del cruce de información hasta llegar a una solución plausible, que por lo general permite anticiparse a un evento, como caso particular la COVID-19.
- En este caso, el señor Schrems -ciudadano europeo- hizo el señalamiento de que sus datos estaban siendo tratados en los Estados Unidos a consecuencia de un acuerdo de puerto seguro, pero que en realidad tal no existía, por lo cual acude al Tribunal para que cesara el tratamiento de datos por parte del país norteamericano.
Es por ello que diversos grupos de investigación, instituciones, empresas y gobiernos han planteado iniciativas en pro de buscar soluciones a corto plazo para contener la pandemia generada por el virus, al igual que encontrar un cura contra el mismo. Varios trabajos donde se ha tomado Hadoop como base y se ha potencializado algunas de sus características curso de ciencia de datos o se ha fusionado con otra herramienta o tecnología. Seguidamente, se presenta un recuento de cinco de los documentos clasificados como raíz del enfoque, la selección de los documentos presentados en este escrito se hace después del análisis por parte de los autores de la totalidad de los documentos raíz e identificando los más relevantes.
Big data
En 2014, la firma de análisis de datos que trabajó en la campaña de Donald Trump y de Brexit, Cambridge Analytica, llevó a cabo un estudio en el cual utilizó la plataforma de Facebook para realizar pruebas de personalidad a cientos de miles de usuarios de la red social. Sin embargo, la empresa usó la ocasión -con fines supuestamente académicos- para extraer información de los contactos de los sujetos estudiados, produciendo una base de decenas de millones de personas. Como vendría a saberse unos años después, el objetivo de la minería de datos fue el de producir modelos predictivos que tenían el fin de influenciar la conducta de los votantes (en su mayoría registrados) por medio del envío de información selectiva. Sin haber tomado plena conciencia del uso de las tecnologías, los individuos comenzamos a modificar nuestra manera de ver noticias, hacer compras e incluso comunicarnos.