El big data, clave para detectar casos ocultos de coronavirus en China

El big data, clave para detectar casos ocultos de coronavirus en China

  • Piden al gobierno chino que utilice programas informáticos espías
  • La enfermedad se transmite rápidamente y a través de pacientes asintomáticos

La epidemia del coronavirus sigue propagándose. En china es donde más rápidamente se está extendiendo el virus que ya ha dejado 259 fallecidos y casi 12.000 afectados. Algunos países, como Rusia, mantienen sus fronteras cerradas y Apple ha anunciado el cierre de todas sus tiendas en China, en principio, hasta el 9 de febrero.

El coronavirus de Wuhan ha puesto en cuarentena a toda China. Las autoridades han anunciado que la cifra de infectados continúa creciendo y ya se acercan a los 11.800, mientra que las víctimas mortales de este último balance son 259. 

Li Lanjuan, directora del Centro Estatal de Enfermedades Infeccionas, insta a utilizar la tecnología para localizar el foco del virus: «Tenemos que encontrar a las personas que están infectadas y ponerlas en cuarentena. Si no encontramos a esas personas seguirán transmitiendo el virus y será más peligroso. Yo abogo por utilizar los Big data en esta epidemia para controlar las fuentes de infección». Es decir, Lajuan solicita al gobierno chino que utilice los programas informáticos espía para detectar comportamientos inusuales o sospechosos de ciudadanos y localizar a personas que puedan estar infectadas y no lo hayan comunicado. 

El coronavirus no solo se transmite con rapidez, sino que también se contagia a través de pacientes asintomáticos, es decir, pacientes que transmiten el virus cuando aparentemente están sanos días antes de enfermar. De esta manera es muy difícil frenar la epidemia. 

El gobierno chino, por su parte, ha empezado a repatriar a sus ciudadanos, mientras, la ciudad de Wuham, de 11 millones de habitantes, se mantiene aislada. 

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El ‘Big Data’, un aliado contra el cáncer

El ‘Big Data’, un aliado contra el cáncer

Según la OMS, el cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo: 9 millones de personas mueren anualmente debido a esta enfermedad. Y cada vez se diagnostican más casos. Solo en España se calcula que en 2019 se diagnosticaron un 12 % más de nuevos casos de cáncer que cuatro años atrás, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). La prevención y el tratamiento eficaz son las únicas herramientas para atajarlo. Y los macrodatos (Big Data), un buen aliado para lograrlo. «Una misma dolencia no afecta por igual a todo el mundo, hay diferentes factores que hay que tener en cuenta: la genética de la persona, el sistema sanitario que lo trata, el entorno donde vive, sus hábitos, su actitud ante la vida… Hoy en día, las técnicas de Big Data nos pueden permitir recoger, integrar y analizar datos de todos estos factores y tener una visión de 360 grados de nuestras dolencias, nuestra salud y su evolución», explica Jordi Conesa, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) (Catalunya, España). «Esto nos permitirá entender mejor las dolencias, su progresión y sus detonantes, personalizar los tratamientos y predecir factores de riesgo mucho antes», afirma.

De ahí que los datos se hayan convertido en uno de los tesoros más preciados. Un estudio de IBM calculaba que en 2020 se estarían utilizando 25.000 petabytes de información relacionada con la salud en forma de datos con los que avanzar en la lucha contra las enfermedades. Esta cifra supone un incremento del 5.000 % en comparación con ocho años atrás y ha sido posible gracias a los recursos que se destinan a ello. Según el informe Global Big Data in Healthcare, en 2022 la inversión en la industria de los macrodatos en el entorno de la salud será de 30.000 millones de euros.

La razón de que gran parte de la investigación contra el cáncer esté cada vez más relacionada con las técnicas de macrodatos son las posibles aplicaciones de esta herramienta, que admite un sinfín de posibilidades: desde ayudar en la toma de decisiones en los tratamientos oncológicos hasta predecir cómo puede evolucionar el cáncer en un paciente, pasando por apuntar qué tipo de acción es necesario seguir para una prevención efectiva.

Muestra de ello son los proyectos en los que participa desde hace seis años Open Evidence, una empresa surgida de la UOC. «En este tiempo hemos creado una plataforma que nos permite hacer Big Data. Por eso hemos podido desarrollar una aplicación con Badalona Serveis Assistencials que permite hacer cohortes de pacientes a partir de información digital, un proyecto que sirvió para apoyar un plan de acción para la prevención del cáncer en la ciudad. Posteriormente empezamos a trabajar con el Instituto Catalán de Oncología, el Plan director de oncología y el Departamento de Salud de la Generalitat de Cataluña para transformar el texto libre de los informes de anatomía patológica en códigos SNOMED, de manera que esta información puede ser integrada y analizada con otros datos para apoyar el diseño y el análisis de políticas de prevención y tratamiento del cáncer. Para realizar este análisis se utilizaron más de 80.000 informes de anatomía patológica», señala Francisco Lupiáñez Villanueva, profesor de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la UOC y cofundador de Open Evidence. «Una vez que los datos están codificados, las aplicaciones son infinitas: desde analizar la efectividad de los tratamientos hasta identificar nuevas oportunidades, si tenemos en cuenta los biomarcadores recogidos en estos informes», señala.

Hace solo unos meses, a finales de septiembre, expertos de todo el mundo discutían en el congreso internacional del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) cómo el análisis de cantidades ingentes de datos sobre cada cáncer podía ayudar a ampliar los efectos de la inmunoterapia y a prevenir fenómenos como la metástasis o la resistencia a las terapias. Entonces los expertos advertían que una clave para integrar la inteligencia artificial en la oncología reside en la consolidación de equipos multidisciplinarios formados por matemáticos, físicos, químicos, ingenieros, médicos y otros profesionales.

Francisco Lupiáñez Villanueva está de acuerdo con ello y recuerda que, aunque los macrodatos estén permitiendo avanzar en la investigación de la enfermedad, es solo una herramienta. «El Big Data no es magia. Es capacidad de procesamiento de la información y modelos matemáticos. A partir de ahí, la calidad del dato es importante, y también lo es el acceso a los datos y el trabajo en equipo con los médicos y los profesionales sanitarios. Lo que hemos desarrollado es una metodología para poder ir del dato a la acción, pero de una manera realista y factible», afirma Lupiáñez Villanueva.

Su opinión es compartida por Jordi Conesa, quien advierte que los médicos y los investigadores «llevan muchísimo tiempo analizando datos para entender, prevenir y tratar las dolencias. La diferencia ahora es que la cantidad de datos es mayor, más variada, y tenemos técnicas para integrar y analizar datos de diferentes fuentes, lo que requiere equipos más multidisciplinarios».

Conesa, que es experto en tratamiento de datos, lo ilustra con un ejemplo: «Supongamos que los datos son alimentos: estos alimentos los cocinamos e ingerimos diariamente en nuestras casas. En este caso, las herramientas necesarias no deberían ser muy complejas ni difíciles de gestionar. Pero, ¿qué pasaría si tuviéramos que cocinar (y servir) para doscientos comensales? Sería imposible hacerlo solos en nuestra cocina. Por un lado, el número de alimentos aumentaría significativamente y eso incrementaría el número de herramientas necesarias: cazuelas, fogones, espacio de neveras, cuchillos, etc. Y por otro lado, no podríamos procesarlos y cocinarlos solos; necesitaríamos un conjunto de personas, con diferentes roles (chefs que coordinaran el proceso, cocineros, ayudantes de cocina…), trabajando de forma colaborativa para su preparación y cocción. En este caso, como los alimentos (datos) son mucho más voluminosos, no pueden procesarse de la forma normal, se requieren herramientas y procesos más complejos, que es lo que pasa en los entornos de Big Data. Lo importante aquí no es el Big Data, sino utilizar datos relevantes (alimentos de calidad) y tener un equipo multidisciplinario bien coordinado (el equipo de cocina) para analizarlos bien y generar información de valor (los platos resultantes)», concluye. (Fuente: UOC)

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4 iniciativas que apuestan por la inteligencia artificial y tecnología inclusiva

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El uso de la tecnología es una apuesta por el desarrollo inclusivo. En ese sentido, la iniciativa Tech4All busca apoyar proyectos que aspiren a cerrar barreras de la mano con los avances tecnológicos.

El presidente adjunto de Huawei, Ken Hu, explicó en el evento Huawei Connect que apostarán por tendencias como la inteligencia artificial (IA), así como nube, conectividad y dispositivos inteligentes.

Además, anunció el programa DigiTruck, un proyecto en conjunto con Unesco, que ofrece un laboratorio de cómputo para enseñar a los docentes del África Oriental a usar tecnologías con miras a reforzar su trabajo en la enseñanza.

También se organizan capacitaciones sobre inteligencia artificial, así como la adopción de esta tecnología en la educación. Las primeras sesiones se realizaron en Kenia con profesores universitarios.

Ann Therese Ndong-Jatta, directora regional de Unesco en el África Oriental, señaló que esta propuesta busca que todos sean beneficiados por la tecnología, incluso ciudadanos que viven en áreas remotas.

Con el World Wildlife Fund (WWF) se trabaja un proyecto de monitoreo e investigación para proteger la biodiversidad empleando la tecnología.

Conectividad

Por su parte, la startup tecnológica Rainforest Connection utiliza dispositivos para detectar ruidos de maquinaria empleada para la tala ilegal de árboles en la selva de San Martín en el Perú, así como en otros nueve países. Se utiliza la IA para confirmar que los sonidos correspondan a actividades ilícitas. Con esa información, las autoridades son alertadas para adoptar acciones de fiscalización.

El fundador y CEO de Rainforest Connection, Topher White, precisó que se emplean estos equipos en 111,000 hectáreas. Para el 2020 se espera haber salvado más de 400 millones de árboles.

Por otro lado, en España se suma la aplicación Track AI, que se conecta a una tableta para detectar problemas de visión. Al usar inteligencia artificial, los médicos obtienen información para hacer un diagnóstico riguroso de patologías, sobre todo niños y adolescentes con discapacidades que no pueden comunicarse para dar detalles sobre su condición visual. 

Fuente: El Peruano

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