En el caso del COVID-19 se han desarrollado diferentes tipos de algoritmos tendientes a la detección temprana de problemas pulmonares, bien a través de imágenes de rayos X (Sánchez, Torres & Martínez, 2020), tomografías o ultrasonido (Fraile, 2020). Las investigaciones en curso basan su desarrollo en la ciencia de datos, debido a que esta proporciona herramientas de análisis que permiten plantear soluciones plausibles bien para lidiar con futuras pandemias como con tratamientos actuales de frente al COVID-19. Por ejemplo, en todo el mundo han surgido comunidades que han creado plataformas que trabajan bajo el modelo de inteligencia colectiva, donde desarrolladores, científicos de datos, investigadores, médicos, entre otros voluntarios, formulan proyectos relacionados con la COVID-19. 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. Una alternativa complementaria a las técnicas mencionadas es el uso de la inteligencia artificial (IA), el Big Data y otras tecnologías disruptivas relacionadas con el análisis de datos masivos, que permiten realizar estudios pormenorizados en diferentes escalas estadísticas, imagenológicas y probabilísticas de información, condensadas en los denominados sistemas de representación de datos o dataset. En consecuencia, se vislumbra un sinnúmero de aplicaciones en el área de la salud en sus diferentes niveles optimizado los procesos de diagnóstico temprano minimizando los riesgos asociados a una nueva pandemia a nivel global por causa del COVID-19 y/o cualquier otro virus.
Asimismo, se introducen algunas de las tendencias futuras para el desarrollo de Big Data por medio de la definición de aspectos básicos, alcance e importancia de cada una. La metodología empleada para la exploración incluye la aplicación de dos estrategias, una primera corresponde a un análisis cienciométrico; https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ y la segunda, una categorización de documentos por medio de una herramienta web de apoyo a los procesos de revisión literaria. Como resultados se obtiene una síntesis y conclusiones en torno a la temática y se plantean posibles escenarios para trabajos investigativos en el campo de dominio.
Derecho PUCP
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. La pediatría no está ajena a esta realidad, pues cada vez se emplean tecnologías más avanzadas que están generando grandes volúmenes de datos, los cuales impactarán en la forma en que se conduzcan las in vestigaciones en el futuro inmediato. De hecho, la digitalización creciente es mencionada como uno de los desafíos y oportunidades que tendrán que enfrentar los pediatras de las próximas décadas7.
- Con estos datos se puede establecer un modelo predictivo sobre el riesgo que puede traer consigo un individuo o grupo de personas de contraer COVID-19 y factores asociados a desarrollar complicaciones (Jiang et al., 2020) e incluso, predecir los resultados de un tratamiento.
- El volumen en el campo del Big Data demanda grandes recursos de procesamiento y almacenamiento de información, que están representados en la «Variedad» de los datos, que pueden ser de tipo estructurados y no estructurados.
- Como caso particular destacan los llamados content-curators y los lenguajes documentales a cuya construcción se incorporan técnicas SEO.
- 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.
- Un artículo de Forbes afirma que los datos no dejarán de multiplicarse y que para el próximo año se generarán en torno a 1,7 megabytes de datos por segundo.
Este hecho, sin precedentes hasta entonces, evidenció un cambio sobre los Estados como únicos sujetos del derecho internacional, colocando en el escenario internacional a los individuos. Gracias a esta transformación se dieron pauta para que los Estados y sus autoridades tengan ciertos límites en sus actuaciones; y, en particular, se comienza a gestar el reconocimiento de ciertos derechos que deben ser poseídos por todos los seres humanos alrededor del mundo. Aunque no existe una definición formal del término, su uso se refiere a grandes cantidades de datos o información digital que requiere equipos de cómputo de alto rendimiento y programas o técnicas de análisis especializadas para su procesamiento e interpretación. Su gran atractivo es que permite obtener relaciones, patrones y resultados, que no son accesibles mediante otras metodologías (Oficina de Información Científica y Tecnológica para el Congreso de la Unión, 2018, p. 1).
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La meta de discriminar aquellos textos que refieren el análisis de grandes cúmulos de datos en relación con otros temas del derecho también se alcanzó, lo mismo que el objetivo de integrar todas las obras para presentar un registro documental que diera cuenta del estado del arte en que se encuentra la herramienta de big data en relación con la promoción de los derechos humanos. Un punto relevante a considerar respecto a los derechos humanos es que las empresas que realizan análisis de big data deben evitar el uso de esta herramienta para dirigir, tanto directa como indirectamente, el actuar de las personas. También se debe considerar que el derecho internacional de los derechos humanos tiene estándares globales, por ejemplo, en lo relativo al tema del almacenamiento de datos en la nube y quiénes pueden acceder a estos. En esa línea, la empresa Microsoft constantemente se resistía las citaciones de los Gobiernos alegando que los datos se alojaban en otras jurisdicciones y, por lo tanto, las cortes norteamericanas no eran competentes. Así, los derechos humanos se entrelazan con el comercio internacional, porque también se impide que haya un flujo global de datos pues puede impactar en los derechos humanos, lo que limita la actividad comercial. Sin embargo, las estadísticas que se obtienen con la técnica de análisis de los grandes cúmulos de datos también permiten dar cuenta de las violaciones a los derechos humanos, por lo que pueden considerarse como herramientas útiles para que tanto los agentes gubernamentales como la comunidad internacional puedan hacer uso de ellos, observar tendencias y emitir alarmas.
El problema surge en el procedimiento de recolección de las pruebas que se realiza manualmente, a lo que se suma la ingente cantidad de información que se requiere procesar, tales como datos relacionados con la rápida trasmisión, dinámica molecular y celular del virus, trazabilidad acerca de la susceptibilidad poblacional y étnica asociadas con la pandemia, incluso el monitoreo El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera del nivel de riesgo de empleados en una empresa, entre otros aspectos. En la actualidad se ha pasado de la transacción a la interacción, con el propósito de obtener el mejor provecho de la información que se genera minuto a minuto [2]. Data Science, por otro lado, se refiere a la disciplina que se encarga de extraer conocimiento y comprensión a partir de los datos.
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Por ejemplo, pueden ser archivos de texto o de datos, imágenes, videos, da tos de sistemas de posicionamiento global (GPS), de sensores digitales de equipos (médico, industriales, medidores de electricidad, etc.). Estos pueden regis trar información de posición geográfica, variaciones atmosféricas, cambio de temperatura, velocidad de movimiento, entre muchos otros12. 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”. Así también, se pretende brindar algunos ejemplos en los cuales se están usando este tipo de da tos en el ámbito de la pediatría. Finalmente, se hace una reflexión sobre la ventana de oportunidad que ge neran los Big Data y los retos que conlleva como para que se conviertan en un verdadero beneficio para pro veedores de salud pediátricos. Este trabajo fue realiza do sobre la base de una revisión bibliográfica no sis temática, centrada en ámbito de la pediatría y para la elección de los ejemplos de aplicación se consideró que fueran de fuentes primarias y reportados en los últimos cinco años.
- La segunda estrategia comprende el análisis de algunos trabajos particulares referentes al soporte y estructura conceptual de la temática abordada.
- La aplicación de nuevos sistemas para la creación, almacenamiento y difusión de la información ha tenido como uno de los factores clave el exponencial desarrollo de la apertura de datos a través de mecanismos técnicos y computacionales.
- Este trabajo fue realiza do sobre la base de una revisión bibliográfica no sis temática, centrada en ámbito de la pediatría y para la elección de los ejemplos de aplicación se consideró que fueran de fuentes primarias y reportados en los últimos cinco años.