La analítica de datos acelera el diagnóstico de los médicos

La analítica de datos y la inteligencia artificial ayudan en los diagnóstico de los médicos.

La analítica de datos acelera el diagnóstico de los médicos

Actualmente están surgiendo nuevas formas de utilizar el Big Data y la Inteligencia Artificial, la más novedosa es sin duda la que aplica estas tecnologías para el diagnóstico y tratamiento de diferentes enfermedades.

Poder detectar a tiempo otras enfermedades es un enorme paso para conseguir un tratamiento eficaz. Los algoritmos actuales, nos permiten establecer patrones para predecir algo tan complejo como son las enfermedades.

Por poner un ejemplo, se pueden analizar los datos que nos proporcionan las imágenes cerebrales de las resonancias magnéticas, con algoritmos de aprendizaje automático. De esta manera se consigue adelantarse y pred

La Inteligencia Artificial aplicada al sector médico

Se puede monitorizar todo tipo de información, desde niveles de ansiedad, frecuencia cardíaca, cantidad de ejercicio que hace la persona, calidad del sueño.

Por poner otro ejemplo, la robótica de los datos es capaz de aprender, interpretar y también reconocer las señales del comportamiento de niños con autismo. Gracias a la tecnología se puede predecir su estado de ánimo y establecer patrones para mantener el contacto con él. Esta tecnología actualmente se está probando para integrarla en los asistentes de voz para personas con autismo.

Datos estructurados o no estructurados

Debes saber que muchos datos se pueden manejar de una forma estructurada o no estructurada. Esto supone una especial complicación de cara a su gestión. Para hacerlo, necesitarás tecnologías que permitan gestionar todo tipo de datos para posteriormente tener la capacidad de analizarlos.

La importancia de analizar datos consolidados

Sin duda alguna, este va a ser uno de los principales retos del análisis de datos en el sector sanitario. Se recaban y manejan todo tipo de datos. Algunos fáciles de manejar, analizar y buscar y otros no tan fáciles. En la actualidad se estima que solamente el 20% de los datos están estructurados. El resto no se puede ordenar por filas y columnas (ni tampoco tienen un modelo de datos asociado).

En el caso del sector salud, estamos hablando de datos que van desde fotos, archivos de vídeo/audio, texto, pdfs… Es decir, hay una enorme variedad de registros que se pueden aprovechar. Y es justamente ahí donde entra la inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Será crucial la capacidad de poder relacionar tres tipos de datos:

  • Datos estructurados.
  • Datos semiestructurados.
  • Datos no estructurados.

Permitiendo obtener conclusiones a partir de ellos. Sin duda alguna, la Inteligencia Artificial y el Big Data son cruciales para optimizar los procesos en este punto ya que se dota de valor e inteligencia a los datos para poder sacar conclusiones a partir de ellos.

Uno de los grandes riesgos a los que se enfrentan las compañías es la incoherencia de los datos, y es que se estima que está presente en el 50% de las compañías. Esto sin duda alguna, dificulta enormemente los procesos de analítica avanzada.

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