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Big Data y Machine Learning contra COVID-19

Actualmente, son muchos los esfuerzos que se articulan para poder abordar diversos problemas relacionados con el análisis de la información de la COVID 19. En este contexto, la tecnología es uno de los grandes pilares que se ha dedicado a ofrecer soluciones bien en la vigilancia, detección, diagnóstico y tratamiento de  enfermedades asociadas al virus Existe una correspondencia entre las tecnologías disruptivas e información crítica, generando sinergias que permiten desarrollar sistemas  de estudio y análisis más avanzados, facilitando la obtención de datos relevantes para la toma de decisiones en salud. 

Una alternativa valiosa es el uso del Big Data y Machine Learning, ligados al análisis de datos masivos, que permiten realizar estudios detallados a diferentes escalas de información estadística y probabilística, condensada en la denominada representación de sistemas de datos se pueden observar innumerables aplicaciones en el campo de la salud en sus diversos niveles, optimizando los procesos de diagnóstico temprano, minimizando los riesgos asociados a una nueva pandemia mundial por  COVID19 y/o cualquier otro virus.

 

¿Qué es el Big Data y el Machine Learning?

El Big Data se entiende como el conjunto de procedimientos computacionales aplicados para analizar gran cantidad de datos con el fin de extraer información que presente ciertos patrones, relaciones y asociaciones relevantes para una organización. Debido a que progresivamente se crea más información en diferentes campos del saber, la tendencia para los próximos años es la integración masiva y recurrente del Big Data con la Internet de las cosas en un entorno urbano e industrial.

 

 

El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello, que es una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

 

Importancia del Big Data y Machine Learning contra la COVID-19

 

En medio de este contexto, el big data ha sido de gran importancia para luchar contra el COVID-19 en la implementación de mejoras que complementaron los métodos tradicionales de recolección de información -que antes eran lentos, costosos y complejos- sobre la evolución de la pandemia. Es una herramienta clave para acelerar el conocimiento en predecir nuevas catástrofes sanitarias similares al coronavirus, prevenir y personalizar el diagnóstico, aplicar un tratamiento individual en cada paciente afectado, así como también acelerar el desarrollo de vacunas y medicamentos útiles.

Por su parte, el machine learning ha demostrado ser crucial para afrontar el COVID-19, pues hizo posible la creación de mejores sistemas de control y soporte para profesionales del sector salud e investigación. El potencial de esta tecnología logró la predicción de brotes y rebrotes, el seguimiento de la propagación del virus, el diagnóstico y tratamiento del coronavirus y el descubrimiento de vacunas y fármacos.

 

¿Dónde estudiar el Big Data y Machine Learning contra COVID-19?

 

La Escuela de Posgrado de UTEC, en alianza con el Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica – FONDECYT y el Centro de Investigación en Bioingeniería de UTEC, ofrecen una diplomatura en Big Data y Machine Learning contra COVID-19, en donde aprenderás a diseñar propuestas basadas en datos que ayuden al control de la pandemia en la sociedad, convirtiendo grandes cantidades de datos en modelos analíticos y algoritmos que generen soluciones y proyectos de investigación contra el coronavirus.

 

El COVID-19 como impulsor de nuevas tecnologías

 

Aunque resulte paradójico, uno de los aspectos más rescatables de la pandemia del COVID19 es que ha permitido una gran cantidad de desarrollos tecnológicos sin precedentes en el campo de la IA en sus diversas áreas de conocimiento, así como en las ciencias de datos.

En el sector salud, particularmente integró rápidamente varios de estos activos. en sus pruebas y diagnósticos, no solo de enfermedades infecciosas sino de cualquier otra, por lo que se espera mejorar el servicio que se brinda a un paciente o una comunidad y preparar a la sociedad ante cualquier eventualidad futura de pandemia. 

Además, este tipo de desarrollos ayudan a los centros de salud a reducir los costos operativos de varios tipos, donde el tiempo de diagnóstico juega un papel fundamental para detener un posible brote de una pandemia.

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