Nos situamos en un momento en el que surgen también nuevas tareas dado el elevado nivel de información que debe ser filtrado gracias a herramientas estadísticas y de visualización. A juicio de
Peiró y Guallar (2013), el periodismo de
datos está básicamente en relación con el periodismo de investigación, el periodismo
de precisión, la documentación, la infografía, el fact checking y
el open data y el big data. Los temas tratados en esta contribución son la pun ta de iceberg, https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ puesto que son una ínfima parte de los desafíos y oportunidades que involucra la puesta en valor de la producción de datos en el ámbito de la sa lud. Sin embargo, da luces sobre el avance tecnológi co de tratamiento y análisis de datos a gran escala, así como también de sus aplicaciones en la pediatría. Pero es importante tener en cuenta que estos promisorios avances también conllevan situaciones de conflicto o de riesgos potenciales, algunas de las cuales se discuti rán a continuación.
- Este paradigma ha sido implementado en numerosas aplicaciones, algunos ejemplos se pueden encontrar en los siguientes documentos, todos se caracterizan por el uso de MapReduce como base de su implementación.
- Es preciso, por otra parte, considerar también el valor periodístico real que entraña la difusión sin filtros de los datos frente a una interpretación de la información derivada del manejo de aquellos.
- A su vez, se hace una breve introducción de algunas tecnologías y técnicas adoptadas para la implementación de soluciones a problemas de Big Data.
- Tal como se había advertido en la Introducción el autor no intenta dar ninguna traducción literal del término “porque no hay ninguna comúnmente aceptada, y porque tampoco está claro que big data tenga un significado preciso” (p. 30).
En los últimos años, la cantidad de artículos científicos que hacen uso de estos métodos en un contexto académico y que reportan resultados exitosos se ha incrementado. Junto con éstos, los artículos de prensa que advierten que médicos y radiólogos podrían ser reemplazados por estos métodos en el futuro se han incrementado. Este artículo presenta un marco conceptual que define las ideas principales tras Big Data y la Ciencia de Datos y permite identificar los criterios para evaluar el potencial impacto de estos métodos en la investigación y práctica clínica. Además, con este marco discutimos los resultados de algunos estudios importantes que han captado la atención en la prensa y finalizamos con los principales desafíos que presenta la adopción de estos métodos en medicina. El presente artículo ha sido un ejercicio que no pretende ser exhaustivo, sino más bien una aproximación al estudio del big data en su relación con los derechos humanos desde la perspectiva de su prevención y protección a través de la identificación y, en la media de lo posible, el evitamiento de riesgos para los derechos humanos que pudieran darse por el uso de esta herramienta de análisis de datos, promoviendo así el análisis de su adecuada regulación. Dentro de los documentos más relevantes para hacer frente a esta situación de vulneración de los derechos humanos por el uso de técnicas de big data más recientes, se encuentran las Directrices éticas para una inteligencia artificial (IA) fiable, estudio de los expertos que señala que la IA debe ser lícita, ética y robusta.
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Como tecnologías de Big Data se clasifican aquellas que dan soporte a la captura, transformación, procesamiento y análisis de los datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Se decide presentar estas tecnologías ya que son software de libre uso y que permite la generación de soluciones de Big Data de acuerdo con las necesidades particulares de un dominio de datos u organización. Cabe aclarar que existen un mayor número de tecnologías que soportan Big Data, tanto libres como propietarias, pero para efectos de este documento se ha acotado de acuerdo con lo anteriormente expuesto y tomando las tecnologías que dieron las bases iniciales al ecosistema Big Data. Map Reduce [8] es un modelo de programación asociado a las implementaciones que requieren procesamiento y generación de grandes bases de datos. Los cómputos se hacen en términos de una función de mapeo y otra de reducción y el cálculo se hace de forma paralelizada. Los autores muestran Map Reduce como un modelo que facilita el trabajo con sistemas paralelos y distribuidos, ya que oculta detalles de paralelización, tolerancia a fallos, optimización y balance de carga.
A través de las organizaciones internacionales, de los tratados y otras formas de interrelación y cooperación internacional, se ha formado un subsistema jurídico-institucional, que regula cibernéticamente el sistema social constituido por esta comunidad internacional (2006, p. 332). Los sistemas digitales y la inteligencia artificial crean centros de poder y los centros de poder carentes de regulación siempre plantean riesgos, incluso a los derechos humanos (Bachelet, 2019, p. 2). En primer lugar, a la gran cantidad de datos El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera disponibles, es decir a la existencia de un masivo volumen de datos que pueden ser utilizados con diversos fines y están al alcance de empresas, estados y particulares. En segundo lugar, con la expresión Big Data se alude también al conjunto de tecnologías cuyo objetivo es tratar grandes cantidades de información, de datos, empleando complejos algoritmos y estadística con la finalidad de hacer predicciones, extraer información oculta o correlaciones imprevistas y, en último término, favorecer la toma de decisiones.
Big Data. La Era de los Datos
Sobre el «valor», se entiende en el sentido de extraer información relevante para definir estrategias y toma de decisiones. Para el caso particular del COVID-19, se genera gran cantidad de datos que, al emplear la IA para analizarlos permite diferenciar familias, tratamientos, riesgos, etc., que confluye a disminuir costos en el diagnóstico y tratamiento de un paciente, salvando en el proceso miles de vidas. Por consiguiente, el emplear de manera asertiva los cinco adjetivos mencionados deben garantizar información veraz y confiable para poderlas implementar en sistemas de IA de aprendizaje profundo, aprendizaje máquina o ambos.
- Ambos autores consideran que el big data puede ser una herramienta de gran utilidad para los derechos humanos; sin embargo, también dejan ver los posibles riesgos que pueden generarse por una mala programación o utilización de la información que se genera a través de estos análisis de datos.
- Sin embargo, el uso de las tecnologías puede afectar por igual a los individuos, por lo que al momento de regular el uso de las tecnologías los Estados deben participar en conjunto.
- Este estudio es de especial interés porque permite realizar monitoreos epidemiológicos, caracterizando aquella población que se enferma, pero no ingresa a un hospital, o de aquellos que nunca muestran síntomas.
- 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.
- El programa de televisión o la película que se leccionamos para ver, los lugares que frecuentamos, el vestuario, medicamento o cualquier otro artículo que consumimos son algunos ejemplos de nuestros actuar cotidiano que va dejando una huella digital de nuestro comportamiento.
- 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.
