{"id":325,"date":"2024-05-30T16:30:25","date_gmt":"2024-05-30T21:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/2021.allxposible.com\/lacardiocrea\/?post_type=noticia&p=325"},"modified":"2024-06-04T10:50:55","modified_gmt":"2024-06-04T15:50:55","slug":"big-data","status":"publish","type":"noticia","link":"https:\/\/2021.allxposible.com\/lacardiocrea\/noticia\/big-data\/","title":{"rendered":"BIG DATA"},"content":{"rendered":"\n

Nos encontramos inmersos en la Cuarta Revoluci\u00f3n Industrial, una revoluci\u00f3n marcada principalmente por la disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica; este fen\u00f3meno, entre otras cosas, emerge gracias al desarrollo del Marketing Digital, la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas (1). En la era de la digitalizaci\u00f3n y globalizaci\u00f3n, los datos toman mayor relevancia, ya que nos permite tomar decisiones m\u00e1s objetivas, dise\u00f1ar estrategias y generar los cambios que se requieran para brindar una mejor atenci\u00f3n; permiti\u00e9ndonos buscar soluciones a problemas de salud que antes se cre\u00edan imposibles (2,3,4). Una de sus grandes ventajas es que se podr\u00eda tomar toda la poblaci\u00f3n para proporcionar una imagen m\u00e1s real en vez de extrapolar los datos obtenidos de una muestra para hacer inferencias sobre una poblaci\u00f3n. Analizar los datos reales de un gran n\u00famero de personas es un cambio radical en la historia que cada vez m\u00e1s toma mayor relevancia en nuestra vida diaria (5,6,7).<\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de Big Data por aprendizaje autom\u00e1tico ofrece ventajas considerables para la asimilaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de grandes cantidades de datos complejos de atenci\u00f3n m\u00e9dica.\u00a0Una de las grandes ventajas del aprendizaje autom\u00e1tico es la capacidad de analizar diversos tipos de datos (por ejemplo, datos demogr\u00e1ficos, hallazgos de laboratorio, datos de im\u00e1genes y notas de texto libre de los cl\u00ednicos) e incorporarlos en las predicciones de riesgo, diagn\u00f3stico, pron\u00f3stico y tratamientos adecuados (8,9).\u00a0\u00a0 En esencia, el an\u00e1lisis predictivo busca descubrir patrones y capturar las relaciones en los datos que pueden respaldar de manera efectiva diversas \u00e1reas en salud logrando optimizar m\u00faltiples procesos, desde mejorar la experiencia del paciente hasta crear modelos complejos de\u00a0machine learning<\/em>\u00a0para diagnosticar enfermedades y condiciones cl\u00ednicas.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Big Data en el sector salud todav\u00eda tiene que afrontar algunos retos tecnol\u00f3gicos causados por los avances de los mecanismos de almacenamiento y gesti\u00f3n de datos, computaci\u00f3n en la nube y por los resultados derivados del IoT (Internet de las cosas) que permite adquirir, almacenar y procesar datos de todo tipo (sensores, cl\u00ednica, comportamiento, gen\u00f3mica, prote\u00f3mica, imagen, texto). Algunos de estos retos son las necesidades de integraci\u00f3n de informaci\u00f3n, las necesidades de documentar de manera digital sin que se requiera un esfuerzo extra a los profesionales de la salud entre otras (7), resulta relevante generar b\u00fasqueda de mecanismos que optimicen e implementen estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnolog\u00edas y arquitectura t\u00e9cnicas, enfocados a la administraci\u00f3n y creaci\u00f3n de conocimiento sobre el medio a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de los datos existentes en la organizaci\u00f3n ya que la toma de decisiones basada en el an\u00e1lisis de datos, contribuye en el desarrollo y alcance de objetivos de manera m\u00e1s oportuna entregando una medicina con mayor precisi\u00f3n y calidad para nuestros pacientes.<\/p>\n\n\n\n

Referencias:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Bustamante Alonso NB, Guill\u00e9n Alonso ST. Un acercamiento al Big Data y su utilizaci\u00f3n en comunicaci\u00f3n. Mediaciones Soc. 2017;16:115\u201334.<\/li>\n\n\n\n
  2. Sousa MJ, Pesqueira AM, Lemos C, Sousa M, Rocha \u00c1. Decision-Making based on Big Data Analytics for People Management in Healthcare Organizations. J Med Syst. 2019;43(9):1\u201310.<\/li>\n\n\n\n
  3. Benke K, Benke G. Artificial intelligence and big data in public health. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(12).<\/li>\n\n\n\n
  4. Dong J, Wu H, Zhou D, Li K, Zhang Y, Ji H, et al. Application of Big Data and Artificial Intelligence in COVID-19 Prevention, Diagnosis, Treatment and Management Decisions in China. J Med Syst [Internet]. 2021;45(9):1\u201311. Available from: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10916-021-01757-0<\/a><\/li>\n\n\n\n
  5. Caliebe A, Leverkus F, Antes G, Krawczak M. Does big data require a methodological change in medical research? BMC Med Res Methodol. 2019;19(1):1\u20135.<\/li>\n\n\n\n
  6. Martins TGDS, Costa ALF de A, Martins TGDS. Big Data use in medical research. Einstein (Sao Paulo). 2018;16(3):eED4087.<\/li>\n\n\n\n
  7. Menasalvas E, Gonzalo Mart\u00edn C, Rodr\u00edguez Gonz\u00e1lez A. Big Data en salud: retos y oportunidades. Econ Ind. 2017;(405):87\u201397.<\/li>\n\n\n\n
  8. Pirracchio R, Cohen MJ, Malenica I, Cohen J, Chambaz A, Cannesson M, et al. Big data and targeted machine learning in action to assist medical decision in the ICU. Anaesth Crit Care Pain Med [Internet]. 2019;38(4):377\u201384. Available from: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.accpm.2018.09.008<\/a><\/li>\n\n\n\n
  9. Cobb AN, Benjamin AJ, Huang ES, Kuo PC. Big data: More than big data sets. Surg (United States) [Internet]. 2018;164(4):640\u20132. Available from: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.surg.2018.06.022<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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