Big data and informatica

Desmitificar el big data y el machi

Acceso abierto Este artículo se distribuye bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite su uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se dé el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente, se facilite un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios.

J Big Data 6, 54 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Importancia del big data en la sanidad

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Análisis de grandes datos en la sanidad

En la clínica se adquieren de forma rutinaria diversos flujos de datos (por ejemplo, imágenes, patología, genómica, electrofisiología) para la caracterización de enfermedades. Sin embargo, la mayor parte de estos «grandes datos» adquiridos, que contienen indicios sobre el comportamiento de la enfermedad y el resultado de los pacientes, siguen estando infrautilizados y no se investigan. La escasez de herramientas analíticas y de informática biomédica para aprovechar colectivamente y, por tanto, «desbloquear» los conocimientos cuantitativos relacionados con la enfermedad a partir de los grandes datos biomédicos, ha llevado a menudo a pedir tecnologías mejores y de mayor resolución o pruebas adicionales. Sin embargo, aún queda mucho valor y conocimiento por obtener de los Big Data clínicos adquiridos de forma rutinaria, incluyendo conocimientos más profundos sobre los procesos y mecanismos de las enfermedades. Esto es especialmente cierto en un momento en el que los costes de la atención sanitaria se disparan, donde la necesidad del momento es «más rápido, más barato y mejor» y maximizar el rendimiento de los datos «estándar de atención».

La informática biomédica es un campo transversal e interdisciplinar que identifica, explora y pone en práctica usos eficaces de los datos, la información y el conocimiento para mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas para mejorar la salud humana. La disciplina de análisis de Big Data y la informática de la salud es un enfoque estratégico de rápido crecimiento dentro del departamento de Ingeniería Biomédica en CWRU. El profesorado y los estudiantes están involucrados en el desarrollo y la aplicación de una variedad de herramientas analíticas de Big Data a la imagen, la patología digital, la genómica, la proteómica y los datos electrofisiológicos con el objetivo de ayudar a los médicos a resolver problemas clínicos traslacionales.

Big data en la asistencia sanitaria pdf

El 7º Taller de Tecnología Analítica de Big Data para Bioinformática e Informática de la Salud (KDDBHI 2020) Junto con la Conferencia Internacional IEEE 2020 sobre Big Data (IEEE BigData 2020)Horario del taller (hora EST) el 10 de diciembre 9:20am – 9:30am Comentario de apertura, Dr. Xin Deng (Presidente del Taller KDDBHI) 9:30am -10:30am Discurso principal: Graph-based Representation Learning For Electronic Health Records, Prof. Edward Choi 10:30am – 10:50am Evaluación

o más de datos en bruto se generan fácilmente en los experimentos de secuenciación de nueva generación. Además, en los procesos y análisis de imágenes biológicas y biomédicas, se generan grandes volúmenes de datos. En consecuencia, cómo almacenar, conseguir, indexar, gestionar, aprender,

Genómica- Bioinformática transnacional- Predicción de la estructura de las proteínas- Análisis de la función de las proteínas- Atención sanitaria y prestación de servicios sanitarios- Investigación de la política sanitaria- Investigación de los resultados de la atención sanitaria, seguimiento