De hecho, cada vez con mayor frecuencia, los algoritmos median los procesos sociales, las transacciones comerciales, las decisiones gubernamentales y la manera en que percibimos, entendemos e interactuamos entre nosotros y con el medio ambiente (Mittelstadt, et al., 2016, 1). En consecuencia, si nuestra comprensión sobre las brechas entre el diseño y el funcionamiento de los algoritmos y sus implicaciones éticas carece de una https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ postura crítica, se generarán graves consecuencias que afectarán tanto a individuos como a grupos y sociedades enteras. Así, ante la enorme cantidad de datos que se generan cada día, (Van der Aalst 2014, 13-28) propone un marco de referencia para identificar el proceso de generación de información de acuerdo con el término Internet of events (IoE), con la intención de clasificar todos los datos disponibles en Internet.
El reconocimiento de patrones (Pattern Recognition) es una técnica que se aplica principalmente en procesos de ingeniería, computación y matemáticas que tiene como objetivo extraer información, a partir de un cúmulo de datos, que brinde la posibilidad de establecer propiedades o relaciones entre estos datos. En el procesamiento de patrones generalmente se usan algoritmos de optimización, puesto que su intención es hallar una mejor solución respecto a un criterio definido, teniendo en cuenta que un proceso de optimización es una situación que requiere elegir desde un conjunto de alternativas, la que lleve al fin requerido con el costo mínimo [44]. Los documentos ubicados en el tronco, son aquellos que dan estructura a la temática o campo de estudio, hacen referencia a estudios de revisión frente a los avances, desafíos y perspectivas de Big Data y tecnologías asociadas, estos son presentados a continuación. En este caso también se optó por presentar los cinco documentos que después de la revisión por parte de los autores son considerados los más relevantes.
Velocidad de procesamiento
En suma, aunque exista la percepción de que estos datos masivos están siendo subutilizados y no se está obteniendo el beneficio que podrían ofrecer47, resulta relevante también que se reflexione sobre sus riesgos y limitaciones, para así estimular una investigación cien tífica con una cultura ética del uso de la información personal de sujetos que pueden ser titulares de derechos48. Las e-alertas se han usado para la definición y estadificación de la insuficiencia renal aguda (IRA), sobre la base de los RES y los sistemas integrados de cuidados intensivos26. En pacientes pediátricos hospitalizados, sin enfermedades críticas, las e-alertas han sido usadas en sistemas de vigilancia de nefrotoxina relacionadas con IRA, lo cual ha permitido reducir la intensidad de IRA en 42% de los casos27, aunque hay autores que ad vierten que la evidencia científica es aún limitada como para establecer con certeza que las e-alarmas sean de utilidad clínica28. Sin embargo, se acepta que se trata del “estudio científico de la creación, validación y transformación de datos para crear significado”, es decir, la ciencia que permite extraer valor y conocimiento de los datos.
Destaca que la acción clasificatoria sea
colaborativa, realizada por periodistas, con filtros efectuados por expertos con
vistas a evitar la sinonimia y la polisemia, y enriqueciendo esta herramienta
mediante relaciones de “parentesco”. Los datos abiertos se denominan así porque son de libre acceso y pueden ser utilizados, reutilizados y distribuidos por cualquier persona con la única obligación de presentar la atribución de autoría y sabiendo que pueden compartirse sin restricciones tecnológicas en la línea de la Open Knowledge Definition. En el fondo, subyace la exigencia del mayor nivel de autodescripción posible, siempre pensando en los más diversos contextos de uso y de aplicaciones. Las iniciativas, en este sentido, se vinculan al movimiento de Open Data (datos abiertos) y Open Gov Data (datos gubernamentales abiertos o datos públicos), en el marco del Open Government (gobierno abierto) (Chiaretti, 2013; Hernández Pérez y García Moreno, 2013). En este contexto, también se deben tomar en consideración las dinámicas que se proponen dinamizar los contenidos que emergen globalmente.
Qué significa estar constantemente contectados unos a otros y disponer de inmensas cantidades de información al instante.
Los macrodatos se han definido por distintos expertos como «ENT#091;…ENT#093; los conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de las capacidades de las herramientas típicas de software de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar» (Johanes, 2013, p. 2). No es excepcional el hallazgo de informaciones sin estructura y de una ingente cantidad de datos almacenados arbitrariamente, hecho que niega la comunicación y comprensión que se plantea desde la web semántica, aunque no es menos cierto que la curso de ciencia de datos aplicación de big data está cada día más desarrollada y organizada en los medios de comunicación, con importantes ejemplos de aplicación que han trascendido no sólo al propio trabajo periodístico. En efecto, con este fenómeno se puede desplegar datos contextualizados en informaciones cada vez más completas y documentadas, al mismo tiempo que se satisface la necesidad informativa de unas audiencias cada vez más exigentes y a las que se responden de modo personalizado, constantemente actualizado y automatizado.
Además, este tipo de desarrollos ayudan a los centros de salud a reducir costos operativos de diversa índole, donde el tiempo de diagnóstico juega un papel fundamental para detener un potencial foco pandémico. Con el uso de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y el Big Data se espera estar mejor preparados para una próxima pandemia, incluso prevenirla. Tecnologías 4.0 como el internet de las cosas, la computación inteligente y la computación en la nube aportarán lo suyo en cuanto al monitoreo permanente de las ciudades en busca de anomalías biológicas y químicas que impliquen algún riesgo para la sociedad o el medio ambiente.
Un avatar con los datos de nuestra vida, la fórmula para ser inmortales
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 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. Una particularidad de trabajar con la inteligencia colectiva radica en el hecho que está dirigida a investigadores interesados en contribuir a mejorar el sistema, perfeccionándolo hasta llegar a un producto funcional, fiable y cien por ciento operativo. Un ejemplo es el sistema Covid-Net, cuyo objetivo es la detección de la infección viral por COVID-19 mediante el examen de radiografías o tomografías de tórax (Wang & Wong, 2020), donde diversos estudios permiten identificar anomalías radiográficas en las imágenes con un alto grado de confiabilidad, tales como la neumonía viral y otros problemas respiratorios que pueden tener o no relación con el virus. Finalmente, existe el riesgo de la falsificación de imágenes de la realidad, a partir de la reducción de lo real a aquello que se expresa en los flujos masivos de información que en la era de las tecnologías de la información generamos a través de las interacciones digitales o de nuestras pautas de consumo.