ES UNA PLATAFORMA PARA LA SALUD HUMANA.

Descripción

ES UNA PLATAFORMA ANALÍTICA DE BIG DATA PARA LA SALUD HUMANA, QUE SIRVE DE COMO DESARROLLO CAUÍSTICO Y ESTADÍSTICO, GLOBAL, NACIONAL, REGIONAL O PERSONALIZADO, QUE PERMITE GENERAR UN DIAGNÓSTICO DE SALUD INDIVIDUAL, COLECTIVO Y COMUNITARIO, QUE PERMITE EMITIR RECOMENDACIONES EN CADA UNO DE LOS NIVELES Y ASÍ PODER INCIDIR EN LAS POLÍTICAS PÚBLICAS A NIVEL NACIONAL E INTERNACIONAL, PARA CUMPLIR CON “LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE DE LA AGENDA 2030, DE LA ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS”.

Plataforma Anlítica de Big Data del Sistema ATDM

APLICAMOS AL SISTEMA DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS PARA EL DIAGNÓSTICO (SISTEMA ATDM), PROCESOS DE BIOINFORMÁTICA APORTANDO UN CONJUNTO DE HERRAMIENTAS Y RECURSOS COMPUTACIONALES QUE PERMITEN ADQUIRIR, ALMACENAR, ORGANIZAR, PROCESAR, ANALIZAR, OBSERVAR, MODELAR, PREDECIR O RELACIONAR LOS DATOS OBTENIDOS CON LAS PRUEBAS DE VALORACIÓN METABÓLICA (BIOIMPEDANCIA, CAPILAROSCOPÍA Y CORNEOMETRÍA) PARA GENERAR INFORMACIÓN VALIOSA. SU NATURALEZA ES INTERDISCIPLINARIA, PUES ES UN ÁREA DE CONFLUENCIA DE LAS CIENCIAS DE LA VIDA, LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMÁTICA Y LAS COMUNICACIONES, ASÍ COMO DE OTRAS CIENCIAS: MATEMÁTICA, ESTADÍSTICA, FÍSICA, QUÍMICA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ETC.

EN LA ACTUALIDAD LOS SISTEMAS BIOLÓGICOS PUEDEN INDAGARSE MEDIANTE TECNOLOGÍAS DE ALTO RENDIMIENTO QUE GENERAN DATOS EN GRANDES CANTIDADES Y DE COMPLEJA ESTRUCTURA. ESTA COMPLEJIDAD SE ENCUENTRA DADA POR LA ALTA DIMENSIONALIDAD DEL PROBLEMA (GRAN NÚMERO DE VARIABLES) Y LA PRESENCIA DE INTERACCIONES Y CORRELACIONES DE DIVERSOS ÓRDENES TANTO ENTRE CASOS COMO ENTRE VARIABLES Y ENTRE FUENTES DE DATOS. UNAS DE LAS PRINCIPALES APLICACIONES DE LAS TECNOLOGÍAS DE ALTO RENDIMIENTO

DE HECHO, ACTUALMENTE, EL CUELLO DE BOTELLA DE TODA INVESTIGACIÓN, SE CENTRA EN LA GESTIÓN E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS QUE SE ESTÁN GENERANDO. PARA TRABAJAR CON ESTA ENORME CANTIDAD DE DATOS, NO SE PUEDEN UTILIZAR TÉCNICAS TRADICIONALES DE CIENCIA DE DATOS, POR LO QUE TENEMOS QUE USAR TÉCNICAS DE BIG DATA.

OBTENCIÓN DE DATOS

INTERPRETACIÓN DE LA EVALUACIÓN

REPORTE DE RESULTADOS CASÚISTICOS / ESTADÍSTICOS

OBTENCIÓN DE DATOS

LA PLATAFORMA DE BIG DATA DEL SISTEMA DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS PARA EL DIAGNÓSTICO METABÓLICO (SISTEMA ATDM), CONSTA DE UN DESARROLLO POR CAPAS, QUE PERMITE RECABAR INDIVIDUALMENTE TODOS LOS DATOS DE LA VALORACIÓN METABÓLICO, LOS CUALES SE ENCUENTRAN PERFECTAMENTE ORDENADOS POR MEDIO DE PATRONES.

INTERPRETACIÓN DE DATOS

LA PLATAFORMA DE BIG DATA DEL SISTEMA DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS PARA EL DIAGNÓSTICO METABÓLICO (SISTEMA ATDM), CONSTA DE UN DESARROLLO QUE PERMITE HACER LA INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS RECABADOS Y DETERMINAR PROCESOS DE INTERPRETACIÓN DE DATOS COMO:

  • LAS CAUSAS DE LAS ENFERMEDADES.
  • EL SEMÁFORO DE RIESGO METABÓLICO.
  • LOS SÍNDROMES DE VALORACIÓN METABÓLICA.

Y CON ESTOS DATOS, DETERMINA UN ALGORITMO Y ÁRBOL DE TOMA DE DECISIONES PARA INTALAR UN MANEJO METABÓLICO PERSONALIZADO A CADA PACIENTE, EN EL QUE SE HACEN LAS RECOMENDACIONES DE ALIMENTACIÓN, EJERCICIOS Y RECOMENDACIÓN NUTRACÉUTICA.

REPORTE DE RESULTADOS

LA PLATAFORMA DE BIG DATA DEL SISTEMA DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS PARA EL DIAGNÓSTICO METABÓLICO (SISTEMA ATDM), CONSTA DE UN DESARROLLO QUE PERMITE HACER LA INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS RECABADOS Y DETERMINAR PROCESOS DE INTERPRETACIÓN DE DATOS PARA EMITIR UN REPORTE DE VALORACIÓN METABÓLICA AL PACIENTE, MISMA QUE SE ENVÍA EN TIEMPO REAL AL PACIENTE POR SMS, WHATSAPP Y CORREO ELECTRÓNICO, LO QUE PERMITE EMITIR UN REPORTE AL PACENTE Y A SU MÉDICO TRATANTE EN EL MISMO MOMENTO DE LA VALORACIÓN, Y POR ENDE, EVITAR CUALQUIER RETRASO PARA SU MANEJO METABÓLICO.

CONOCE MÁS DE BIG DATA

APLICAMOS AL SISTEMA DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS PARA EL DIAGNÓSTICO (SISTEMA ATDM), PROCESOS DE BIOINFORMÁTICA APORTANDO UN CONJUNTO DE HERRAMIENTAS Y RECURSOS COMPUTACIONALES QUE PERMITEN ADQUIRIR, ALMACENAR, ORGANIZAR, PROCESAR, ANALIZAR, OBSERVAR, MODELAR, PREDECIR O RELACIONAR LOS DATOS OBTENIDOS CON LAS PRUEBAS DE VALORACIÓN METABÓLICA (BIOIMPEDANCIA, CAPILAROSCOPÍA Y CORNEOMETRÍA) PARA GENERAR INFORMACIÓN VALIOSA. SU NATURALEZA ES INTERDISCIPLINARIA, PUES ES UN ÁREA DE CONFLUENCIA DE LAS CIENCIAS DE LA VIDA, LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMÁTICA Y LAS COMUNICACIONES, ASÍ COMO DE OTRAS CIENCIAS: MATEMÁTICA, ESTADÍSTICA, FÍSICA, QUÍMICA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ETC.

¿Qué es exactamente Big Data?

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Historia de la Big Data

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¿Cómo Funciona la Big Data?

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Desafío del Big Data

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¿QUÉ ES EXACTAMENTE BIG DATA?

LA DEFINICIÓN DE BIG DATA SON DATOS QUE CONTIENEN UNA MAYOR VARIEDAD Y QUE SE PRESENTAN EN VOLÚMENES CRECIENTES Y A MAYOR VELOCIDAD. ESTO SE CONOCE TAMBIÉN COMO “LAS TRES V”.

DICHO DE OTRO MODO, EL BIG DATA ESTÁ FORMADO POR CONJUNTOS DE DATOS DE MAYOR TAMAÑO Y MÁS COMPLEJOS, ESPECIALMENTE PROCEDENTES DE NUEVAS FUENTES DE DATOS. ESTOS CONJUNTOS DE DATOS SON TAN VOLUMINOSOS QUE EL SOFTWARE DE PROCESAMIENTO DE DATOS CONVENCIONAL SENCILLAMENTE NO PUEDE GESTIONARLOS. SIN EMBARGO, ESTOS VOLÚMENES MASIVOS DE DATOS PUEDEN UTILIZARSE PARA ABORDAR PROBLEMAS EMPRESARIALES QUE ANTES NO HUBIERA SIDO POSIBLE SOLUCIONAR.

LAS “TRES V” DE BIG DATA

VOLUMEN:

LA CANTIDAD DE DATOS IMPORTA. CON BIG DATA, TENDRÁ QUE PROCESAR GRANDES VOLÚMENES DE DATOS NO ESTRUCTURADOS DE BAJA DENSIDAD. PUEDE TRATARSE DE DATOS DE VALOR DESCONOCIDO, COMO FEEDS DE DATOS DE TWITTER, SECUENCIAS DE CLICS EN UNA PÁGINA WEB O APLICACIÓN MÓVIL, O EQUIPOS CON SENSORES. PARA ALGUNAS ORGANIZACIONES, ESTO PUEDE SUPONER DECENAS DE TERABYTES DE DATOS. PARA OTRAS, INCLUSO CIENTOS DE PETABYTES.

VELOCIDAD:

LA VELOCIDAD ES EL RITMO AL QUE SE RECIBEN LOS DATOS Y (POSIBLEMENTE) AL QUE SE APLICA ALGUNA ACCIÓN. LA MAYOR VELOCIDAD DE LOS DATOS NORMALMENTE SE TRANSMITE DIRECTAMENTE A LA MEMORIA, EN VEZ DE ESCRIBIRSE EN UN DISCO. ALGUNOS PRODUCTOS INTELIGENTES HABILITADOS PARA INTERNET FUNCIONAN EN TIEMPO REAL O PRÁCTICAMENTE EN TIEMPO REAL Y REQUIEREN UNA EVALUACIÓN Y ACTUACIÓN EN TIEMPO REAL.

VARIEDAD:

LA VARIEDAD HACE REFERENCIA A LOS DIVERSOS TIPOS DE DATOS DISPONIBLES. LOS TIPOS DE DATOS CONVENCIONALES ERAN ESTRUCTURADOS Y PODÍAN ORGANIZARSE PERFECTAMENTE EN UNA BASE DE DATOS RELACIONAL. CON EL AUGE DEL BIG DATA, LOS DATOS SE PRESENTAN EN NUEVOS TIPOS DE DATOS NO ESTRUCTURADOS. LOS TIPOS DE DATOS NO ESTRUCTURADOS Y SEMIESTRUCTURADOS, COMO EL TEXTO, AUDIO O VÍDEO, REQUIEREN UN PREPROCESAMIENTO ADICIONAL PARA PODER ENTENDER SU SIGNIFICADO Y ADMITIR METADATOS.

EN LOS ÚLTIMOS AÑOS, HAN SURGIDO OTRAS “DOS V”: VALOR Y VERACIDAD. LOS DATOS POSEEN UN VALOR INTRÍNSECO. SIN EMBARGO, NO TIENEN NINGUNA UTILIDAD HASTA QUE DICHO VALOR SE DESCUBRE. RESULTA IGUALMENTE IMPORTANTE: ¿CUÁL ES LA VERACIDAD DE SUS DATOS Y CUÁNTO PUEDE CONFIAR EN ELLOS?

HOY EN DÍA, EL BIG DATA SE HA CONVERTIDO EN UN ACTIVO CRUCIAL. PIENSE EN ALGUNAS DE LAS MAYORES EMPRESAS TECNOLÓGICAS DEL MUNDO. GRAN PARTE DEL VALOR QUE OFRECEN PROCEDE DE SUS DATOS, QUE ANALIZAN CONSTANTEMENTE PARA GENERAR UNA MAYOR EFICIENCIA Y DESARROLLAR NUEVOS PRODUCTOS.

AVANCES TECNOLÓGICOS RECIENTES HAN REDUCIDO EXPONENCIALMENTE EL COSTE DEL ALMACENAMIENTO Y LA COMPUTACIÓN DE DATOS, HACIENDO QUE ALMACENAR DATOS RESULTE MÁS FÁCIL Y BARATO QUE NUNCA.

ACTUALMENTE, CON UN MAYOR VOLUMEN DE BIG DATA MÁS BARATO Y ACCESIBLE, PUEDE TOMAR DECISIONES EMPRESARIALES MÁS ACERTADAS Y PRECISAS.

IDENTIFICAR EL VALOR DEL BIG DATA NO PASA SOLO POR ANALIZARLO (QUE ES YA UNA VENTAJA EN SÍ MISMA). SE TRATA DE TODO UN PROCESO DE DESCUBRIMIENTO QUE REQUIERE QUE LOS ANALISTAS, USUARIOS EMPRESARIALES Y EJECUTIVOS SE PLANTEEN LAS PREGUNTAS CORRECTAS, IDENTIFIQUEN PATRONES, FORMULEN HIPÓTESIS INFORMADAS Y PREDIGAN COMPORTAMIENTOS.

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HISTORIA DE LA BIG DATA

SI BIEN EL CONCEPTO “BIG DATA” EN SÍ MISMO ES RELATIVAMENTE NUEVO, LOS ORÍGENES DE LOS GRANDES CONJUNTOS DE DATOS SE REMONTAN A LAS DÉCADAS DE 1960 Y 1970, CUANDO EL MUNDO DE LOS DATOS ACABABA DE EMPEZAR CON LOS PRIMEROS CENTROS DE DATOS Y EL DESARROLLO DE LAS BASES DE DATOS RELACIONALES.

ALREDEDOR DE 2005, LA GENTE EMPEZÓ A DARSE CUENTA DE LA CANTIDAD DE DATOS QUE GENERABAN LOS USUARIOS A TRAVÉS DE FACEBOOK, YOUTUBE Y OTROS SERVICIOS ONLINE. ESE MISMO AÑO, SE DESARROLLARÍA HADOOP, UN MARCO DE CÓDIGO ABIERTO CREADO ESPECÍFICAMENTE PARA ALMACENAR Y ANALIZAR GRANDES CONJUNTOS DE DATOS. EN ESTA ÉPOCA, TAMBIÉN EMPEZARÍA A ADQUIRIR POPULARIDAD NOSQL.

EL DESARROLLO DE MARCOS DE CÓDIGO ABIERTO TALES COMO HADOOP (Y, MÁS RECIENTEMENTE, SPARK) SERÍA ESENCIAL PARA EL CRECIMIENTO DEL BIG DATA, PUES ESTOS HACÍAN QUE EL BIG DATA RESULTASE MÁS FÁCIL DE USAR Y MÁS BARATO DE ALMACENAR. EN LOS AÑOS SIGUIENTES, EL VOLUMEN DE BIG DATA SE HA DISPARADO. LOS USUARIOS CONTINÚAN GENERANDO ENORMES CANTIDADES DE DATOS, PERO AHORA LOS HUMANOS NO SON LOS ÚNICOS QUE LO HACEN.

CON LA LLEGADA DE INTERNET OF THINGS (IOT), HAY UN MAYOR NÚMERO DE OBJETOS Y DISPOSITIVOS CONECTADOS A INTERNET QUE GENERAN DATOS SOBRE PATRONES DE USO DE LOS CLIENTES Y EL RENDIMIENTO DE LOS PRODUCTOS. LA APARICIÓN DEL MACHINE LEARNING HA PRODUCIDO AÚN MÁS DATOS.

AUNQUE EL BIG DATA HA LLEGADO LEJOS, SU UTILIDAD NO HA HECHO MÁS QUE EMPEZAR. EL CLOUD COMPUTING HA AMPLIADO AÚN MÁS LAS POSIBILIDADES DEL BIG DATA. LA NUBE OFRECE UNA ESCALABILIDAD REALMENTE FLEXIBLE, DONDE LOS DESARROLLADORES PUEDEN SIMPLEMENTE INCORPORAR CLÚSTERES AD HOC PARA PROBAR UN SUBCONJUNTO DE DATOS. ADEMÁS, LAS BASES DE DATOS ORIENTADAS A GRAFOS SON CADA VEZ MÁS IMPORTANTES, GRACIAS A SU CAPACIDAD PARA MOSTRAR ENORMES CANTIDADES DE DATOS DE FORMA QUE LA ANALÍTICA SEA RÁPIDA Y COMPLETA.

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CÓMO FUNCIONA BIG DATA

EL BIG DATA LE APORTA NUEVAS PERSPECTIVAS QUE ABREN PASO A NUEVAS OPORTUNIDADES Y MODELOS DE NEGOCIO. INICIARSE EN ELLO REQUIERE DE TRES ACCIONES CLAVE:

  1. INTEGRE

EL BIG DATA CONCENTRA DATOS DE NUMEROSAS FUENTES Y APLICACIONES DISTINTAS. LOS MECANISMOS DE INTEGRACIÓN DE DATOS CONVENCIONALES, COMO EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL), GENERALMENTE NO ESTÁN A LA ALTURA DE DICHA TAREA. ANALIZAR CONJUNTOS DE BIG DATA DE UNO O MÁS TERABYTES, O INCLUSO PETABYTES, DE TAMAÑO REQUIERE DE NUEVAS ESTRATEGIAS Y TECNOLOGÍAS. DURANTE LA INTEGRACIÓN, ES NECESARIO INCORPORAR LOS DATOS, PROCESARLOS Y ASEGURARSE DE QUE ESTÉN FORMATEADOS Y DISPONIBLES DE TAL FORMA QUE LOS ANALISTAS EMPRESARIALES PUEDAN EMPEZAR A UTILIZARLOS.

  1. GESTIONE:

EL BIG DATA REQUIERE ALMACENAMIENTO. SU SOLUCIÓN DE ALMACENAMIENTO PUEDE RESIDIR EN LA NUBE, ON PREMISES O EN AMBOS. PUEDE ALMACENAR SUS DATOS DE CUALQUIER FORMA QUE DESEE E INCORPORAR LOS REQUISITOS DE PROCESAMIENTO DE SU PREFERENCIA Y LOS MOTORES DE PROCESAMIENTO NECESARIOS A DICHOS CONJUNTOS DE DATOS ON-DEMAND. MUCHAS PERSONAS ELIGEN SU SOLUCIÓN DE ALMACENAMIENTO EN FUNCIÓN DE DÓNDE RESIDAN SUS DATOS EN CADA MOMENTO. LA NUBE ESTÁ AUMENTANDO PROGRESIVAMENTE SU POPULARIDAD PORQUE ES COMPATIBLE CON SUS REQUISITOS TECNOLÓGICOS ACTUALES Y PORQUE LE PERMITE INCORPORAR RECURSOS A MEDIDA QUE LOS NECESITA.

  1. ANALICE:

LA INVERSIÓN EN BIG DATA SE RENTABILIZA EN CUANTO SE ANALIZAN Y UTILIZAN LOS DATOS. ADQUIERA UNA NUEVA CLARIDAD CON UN ANÁLISIS VISUAL DE SUS DIVERSOS CONJUNTOS DE DATOS. CONTINÚE EXPLORANDO LOS DATOS PARA REALIZAR NUEVOS DESCUBRIMIENTOS. COMPARTA SUS HALLAZGOS CON OTRAS PERSONAS. CONSTRUYA MODELOS DE DATOS CON APRENDIZAJE AUTOMÁTICO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. PONGA SUS DATOS A TRABAJAR.

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DESAFÍOS DE BIG DATA

SI BIEN ES CIERTO QUE EL BIG DATA TIENE UN FUTURO PROMETEDOR, NO ESTÁ EXENTO DE DESAFÍOS.

EN PRIMER LUGAR, EL BIG DATA SE CARACTERIZA POR SU GRAN TAMAÑO. AUNQUE SE HAN DESARROLLADO NUEVAS TECNOLOGÍAS PARA EL ALMACENAMIENTO DE DATOS, EL VOLUMEN DE DATOS DUPLICA SU TAMAÑO CADA DOS AÑOS APROXIMADAMENTE. LAS ORGANIZACIONES CONTINÚAN ESFORZÁNDOSE POR MANTENER EL RITMO DE CRECIMIENTO DE SUS DATOS Y POR ENCONTRAR FORMAS DE ALMACENARLOS EFICAZMENTE.

PERO NO BASTA CON ALMACENAR LOS DATOS. PARA SER DE ALGÚN VALOR, LOS DATOS DEBEN PODER UTILIZARSE, Y ESTO DEPENDE DE SU CONSERVACIÓN. DISPONER DE DATOS LIMPIOS —ES DECIR, DATOS RELEVANTES PARA EL CLIENTE Y ORGANIZADOS DE TAL MODO QUE PERMITAN UN ANÁLISIS SIGNIFICATIVO— REQUIERE UNA GRAN CANTIDAD DE TRABAJO. LOS CIENTÍFICOS DE DATOS DEDICAN ENTRE UN 50 Y UN 80 POR CIENTO DE SU TIEMPO A SELECCIONAR Y PREPARAR LOS DATOS ANTES DE QUE ESTOS PUEDAN UTILIZARSE. POR ÚLTIMO, LA TECNOLOGÍA DE BIG DATA CAMBIA A UN RITMO RÁPIDO. HACE UNOS AÑOS, APACHE HADOOP ERA LA TECNOLOGÍA MÁS CONOCIDA UTILIZADA PARA GESTIONAR BIG DATA. MÁS TARDE, EN 2014, ENTRARÍA EN JUEGO APACHE SPARK. HOY EN DÍA, EL ENFOQUE ÓPTIMO PARECE SER UNA COMBINACIÓN DE AMBOS MARCOS. MANTENERSE AL DÍA EN CUANTO A TECNOLOGÍA DE BIG DATA SUPONE UN DESAFÍO CONSTANTE.