La revolución del Big Data en la educación

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Aunque cueste pensarlo el Big Data también ha llegado al ámbito educativo, porque si lo ves con detenimiento las herramientas a utilizar pueden generar ventajas para los estudiantes, profesores, así como para establecer políticas educativas a escala nacional. Te contamos cómo.

Una de las ventajas, será mejorar el rendimiento académico de los estudiantes y reducir la tasa de fracaso escolar. Cuando se aplica tecnología de análisis de datos se pueden detectar cuáles son las debilidades más comunes de los alumnos. Con esa información, los profesores pueden perfeccionar sus métodos de enseñanza o buscar nuevas metodologías para transmitir el conocimiento a sus salones.
También hay beneficios de eficiencia operacional. Si el centro educativo tiene herramientas tecnológicas para sistematizar y organizar la información de todos los alumnos, se podrá mejorar el acceso a la información de los profesores y ayudarlos a desempeñar mejor sus funciones sobre los cursos más demandados.

Y sin irnos muy lejos en España  se está desarrollando una prueba piloto con Big Data, todo esto gracias a los más de 4.100.000 datos que han generado más de 1.000 alumnos  aprendiendo matemáticas con A2O, la experiencia de aprendizaje adaptativo desarrollada por Santillana que lleva en los colegios de España y Latinoamérica desde el mes de febrero.

En estos momentos son más de 70 docentes en España, México, Argentina, Colombia, Perú, Venezuela, El Salvador, Ecuador y Chile los que exploran las posibilidades que les ofrece esta herramienta que construye en tiempo real itinerarios de aprendizaje personalizados para cada alumno gracias a la tecnología del big data.

 

 

Big Data es un término que se oye a menudo en los negocios, pero también es una herramienta esencial para la educación, Kenneth Cukier, coautor del libro “Aprender con Big Data” lo indica en su libro.

 

Cukier ve al “Big Data” como una oportunidad para adaptar la educación a las necesidades individuales de los estudiantes y el proceso de aprendizaje. Te dejamos este vídeo para que veas las oportunidades de educación gracias al Big Data.

 

 

 

 

 Fuente

a2o.santillana.com

wise-qatar.org

 

 

 

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Nos vamos de VACACIONES… pero ¿con Big Data?

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Llega el verano y con  él la palabra VACACIONES, las opciones para armar planes son muchas en España. La primera, sin pensarlo dos veces:  “Playa”.  Turismo interior con senderismo, casas rurales, agroturismo puede ser otra de las opciones y no podía faltar los viajes internacionales.

Pero qué hay detrás de toda esta industria del turismo, o más bien ¿qué podemos obtener de toda esta información que se genera de nuestros datos? pues el Big Data entra al juego nuevamente con la analítica de datos.

En enero, la industria registró un crecimiento del 8,2% en el número de pernoctaciones en establecimientos hoteleros respecto al mismo mes de 2015, con un mejor comportamiento en los clientes nacionales, un 8,9% más, y un incremento del 7,8% en las estancias de los viajeros extranjeros.

Seguramente te ha de sonar titulares como: “España recibió 3,7 millones de turistas extranjeros, un 13,7% más que el ejercicio anterior”.

Para ello se debería tener acceso a una enorme cantidad de información cruzada procedente de distintas entidades públicas y privadas cuya colaboración a día de hoy e incluso a largo plazo, se hace bastante compleja y metodológicamente improbable.

Lo que nos permite el Big Data es obtener una aproximación a la realidad; puesto que, nunca se puede tener acceso a la gran cantidad de datos que las personas generamos en un espacio determinado.

Gobierno español

Ante esto el gobierno español a través del Consejo de Ministros ha aprobado dos nuevas convocatorias de ayudas públicas para impulsar las ciudades inteligentes, dotadas de un presupuesto de 78 millones de euros y enmarcadas en el Plan de Ciudades Inteligentes de la Agenda Digital para España.

Estas dos líneas de ayudas están destinadas a las administraciones locales, regionales y autonómicas, y dan continuidad a la ‘I Convocatoria de Ciudades Inteligentes’ de 2014. Se trata de la ‘II Convocatoria de Ciudades Inteligentes y la ‘I Convocatoria de Islas Inteligentes’. La ‘II Convocatoria de Ciudades Inteligentes’ tiene un presupuesto de 48 millones de euros y, a diferencia de la primera, podrán beneficiarse de ella las entidades locales de más de 20.000 habitantes de toda España (ayuntamientos, mancomunidades, cabildos, consells y diputaciones), así como las comunidades autónomas uniprovinciales.

Estas ayudas aprobadas por el Consejo de Ministros son cofinanciadas a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), cuya finalidad es fortalecer la cohesión económica y social en la Unión Europea y corregir los desequilibrios.

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Para concluir simplemente debemos ser conscientes de que el turismo aporta un gran porcentaje del PIB y su gestión involucra al buen funcionamiento de la ciudades. Por lo tanto, la optimización de su gestión se presenta como uno de los principales retos de los próximos años.

 

¡FELIZ VERANO!

 

 

Fuente

www.tedxbarcelona.com

www.segittur.es

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Juegos Olímpicos con DATOS y TECNOLOGÍA

olympic-rings-1120047_1280Ver un partido de fútbol, tenis, baloncesto y no hablar con datos (estadísticos) hoy en día es muy extraño ya que se han convertido en el eje de los deportes y de cualquier conversación sobre un equipo, un deportista o un campeonato. Este proceso ha venido tomando fuerza, hace 15 años era impensable. Por eso nos encontramos todavía en la primera etapa de una nueva y revolucionaria era en el deporte: la era del Big Data.

Está semana tendremos los ojos puestos en Latinoamerica porque comienzan los Juegos Olímpicos en Río de Janeiro, éste será uno de los eventos más conectados de la historia. El Big Data será parte clave en el desarrollo de las disciplinas.

La empresa Atos repite su participación y será una de las principales responsables en esta área ya que se encargará del procesamiento de datos durante la competición. Por su desarrollo tecnológico podrán manejar 22 mil medios de comunicación que cubrirán el evento y a los más de 10 mil deportistas, que se les dará información sobres horarios de competición, resultados, tiempos de transporte y  previsiones meteorológicas.

 

Para maximizar el número de medallas obtenidas, los países participantes en los Juegos Olímpicos pondrán en práctica una serie de estrategias. Ahora más que nunca los equipos se basarán en el análisis de estadísticas por los datos históricos y las previsiones de funcionamiento a futuro.

 

Tecnología en medio de los Juegos

Por otro lado, hace algunos días Río de Janeiro estaba en el ojo del huracán por las anomalías que se presentaron respecto a la estadía de los jugadores. Servicios de fontanería o electricidad incomodaron a más de una delegación ya que no estaban ultimados detalles.

A pesar de ello no os vamos a contar una mala noticia sino más bien os hablaremos sobre  el desarollo tecnológico que se organizó para poder tener mejores competiciones y deporte de nivel. Según una declaración que dio Elly Resende, Director de Tecnología de los Juegos Olímpicos, a RCR Wireless News, indicó hace un mes aproximadamente que estaban avanzados con más de un 80% todo lo que involucraba a: IoT & TIC (Tecnologías de la información, acrónimo en español)

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Durante los juegos, se van a supervisar los sistemas de IT (Tecnología de la información) que soportan el funcionamiento de los juegos para entregar los resultados de todas las competiciones deportivas Olímpicos y Paralímpicos a los medios del mundo en tiempo real. La BBC será la cadena oficial de transmitir dichos juegos.

Resende explicó que los Juegos Olímpicos y Paralímpicos no son la ocasión para fomentar una tecnología completamente nueva o trabajar como una sala de exposición. La organización prefiere emplear la tecnología más fiable posible. Sin embargo no dejarán de  utilizar “Internet de las cosas” ya que tienen en cuenta todos los sensores que han desplegado para la medición y la captura de los datos de los atletas”, afirmó.

 

 

 

 

Fuente  

www.theitprofile.com

www.rcrwireless.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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¿Qué preguntas debo hacer para acertar con el Big Data?

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Cuando estas en los primeros años de la carrera de periodismo te enseñan a hacer preguntas básicas, tales como: qué,  cuándo, dónde, cómo, y por qué. Para dar con la información que necesitas. Quizás estás mismas preguntas habría que darles una vuelta y aplicarlas para acertar con estudios de Big Data.

El reto que se me viene a la mente, es ¿cuáles son las preguntas correctas, para acertar con el Big Data? y más que nada como ya he hablado en otras ocasiones, para facilitarle la vida al cliente.

En su momento podríamos considerar que la tecnología nos ha transformado, tanto en profesionales como consumidores. Ahora tenemos muchos datos, en exceso. El objetivo es convertirlos en información.

En una publicación que realiza Forbes en su artículo Big Data: Too Many Answers, Not Enough Questions, encontramos un escenario similar. El valor de los datos no son éstos en si mismos, sin la utilidad que les des. Por ello, explica su autor, muchas veces nos encontramos en la frustrante situación de tener la capacidad para saber demasiado sin aplicar un mapa estratégico sobre qué quieres saber, o cómo has de utilizar el conocimiento recopilado. Al fin y al cabo los datos acaban convirtiéndose en montañas inservibles de información y pierden su valor para quienes los tienen. Es como vaciar palabras en saco roto.

Es por ello que lo realmente importante son las preguntas. Buenas preguntas llevarán a encontrar respuestas acertadas. Y también a implementar la tecnología adecuada para dar respuesta a dichas preguntas. El autor del artículo nos ejemplifica esta teoría con experiencias propias en las que actúa como consultor para distintas empresas, y siempre la conclusión es la misma: primero, define tus preguntas, y después obtén las respuestas. El Big Data es una herramienta determinante para mejorar y hacer más eficiente a las empresas, mejorar la fidelidad de los clientes, adaptar los productos a las necesidades de éstos. Al día de hoy se vuelve fundamental tener personas en las organizaciones, ya sean consultores o responsables internos, que guíen a los equipos hacia las preguntas correctas, lo que por añadidura dará respuestas correctas.

Otros de los puntos a considerar, es tener un mapa para que dentro de tu organización puedas enfocarte en los puntos débiles del rendimiento.

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Un ejemplo de manejo de información se da en los centros comerciales, pueden utilizar datos recolectados por medio del GPS de los móviles de sus clientes (con previa autorización) este tipo de datos pueden informar de las decisiones que toman con base a las campañas de Geomarketing. De esta forma, observando las diferentes capas de información mediante GIS, la información es mucho más fácil de procesar, y permitiría a los negocios sacar conclusiones que de otra forma no podrían.

Y como ahora estamos en la “cultura del dato”, en el tratamiento masivo y analítico de los datos. El fenómeno Big Data se ha convertido en una prioridad estratégica, que permite optimizar la toma de decisiones en tiempo real, generando valor a través de sus datos.

Incorporar herramientas de Big Data en el ADN corporativo, aumenta la capacidad de las empresas a la hora de crear nuevos productos, conocer mejor el comportamiento de su negocio, optimizar las ventas cruzadas, tener una visión integral del cliente, gestionar el riesgo de liquidez o mejorar sus ecosistemas de información.

Recapitulando un poco podemos decir que el Big Data al día de hoy para muchas empresas está siendo la respuesta, pero cómo identificar las preguntas correctas, tal cual indicaba arriba. Es importante tener un mapa claro de las verdaderas necesidades de los clientes, lo cual te llevará al camino adecuado. Partiendo de una escucha activa para responder de una mejor manera.

 

 

Fuente

businessvalueexchange.com 

 

 

 

 

 

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¿Pokémon GO, moda o negocio?

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La primera vez que escuchamos o vimos la palabra Pokémon fue hace 17 años… ¿quien diría no? en aquella época un éxito total en varios países, si recordamos un poco era una serie donde aparecían animales o ‘monstruos bonitos’ que tenían que ser capturados por Ash Ketchum, un niño de diez años que quería convertirse en un maestro Pokémon, estos bichos cautivaron a más de uno, los nombres Bulbasaur, Charmander y Squirtle le sonará a más de uno y si digo Pikachu ni se diga.

Hace una semana aproximadamente éste nombre regresa con fuerza, ahora llamado ‘Pokémon GO‘  es el resultado de la unión de Nintendo y The Pokémon Company con Niantic, una empresa que formó parte de Google.

Pokémon GO es un juego que está arrasando a nivel mundial, éste se ha creado en la plataforma de juego de Niantic y utiliza ubicaciones reales para animar a los jugadores a que salgan a explorar el mundo real; permitiendo a los jugadores encontrar y atrapar más de un centenar de Pokémon diferentes a medida que los jugadores exploren los lugares del entorno en que se encuentren. Pokémon Go utiliza la cámara del móvil para integrar el videojuego en imágenes tomadas de la realidad.

Lo más curioso es que las acciones de Nintendo desde el 6 de julio, han subido más de un 90%  aproximadamente.

Realidad aumentada en medio de todo

La realidad aumentada es un híbrido de información sensorial (lo que percibimos) y de información procedente de los bancos de datos electrónicos que se superponen sobre aquella.

Hace cuatro años, un desarrollador poco conocido llamado Niantic creó Ingress. Era un juego para móviles basado en la ubicación, que sentó las bases para su próximo gran juego, Pokémon Go. Ambos son divertidos pero con sus diferencias.

La competición

Pokémon GO, se basa en los mismos datos y hecho por la misma compañía, por lo que no es coincidencia que son bastante similares. La distinción clave entre ellos es que de entrada Ingress ha tenido casi cuatro años para madurar, mientras que Pokémon Go ha sido sólo un poco más de una semana. La comparación de los dos es más para la diversión y para ver cómo cada uno puede mejorar.

Marketing y Ventas

El fenómeno es global y enorme, hasta tal punto que la app de Pokémon Go ya ha sido descargada sólo en los Estados Unidos más de 7,5 millones de veces según varias estimaciones.

Partiendo de este punto hay que considerar que las empresas no han esperado para promocionarse y a la vez generar negocio. Niantic ya ha encontrado a su primer socio en Japón. Nada más y nada menos que McDonald’s. 3.000 establecimientos en el país asiático se convertirán en bases y gimnasios Pokemón. Un acuerdo que no sólo beneficia a Nintendo sino también a McDonalds.

Gracias a esta alianza las acciones de McDonald’s también están aumentando. Ya lo hicieron cuando puso en marcha su Happy Meal Pokemon y ahora lo han vuelto a hacer gracias a ser un “lugar patrocinado“, para convertirse en paradas y gimnasios.

Es asombroso sentarse un momento y pensar en todo lo que ha logrado en tan poco tiempo y analizar esta fiebre de Pokémon GO, lo único que queda por decir es ¿Hasta dónde llegará esta moda y hasta cuándo?

 

Fuente

www.time.com

www.forbes.com

 

 

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La evolución de la Inteligencia Artificial en el mundo del entretenimiento

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La mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA), tienen la peculiaridad de “aprender”, lo que les permite ir perfeccionando su desempeño a medida que pasa el tiempo. Estos sistemas pueden analizar volúmenes muy grandes de información a muy alta velocidad, lo que permite obtener indicadores puntuales de las operaciones de una empresa.

En el siguiente post te vamos a contar acerca de la evolución de la IA en el mundo del entretenimiento.

No es de extrañar que el reciente auge de la Inteligencia Artificial  está siendo encabezado por los gigantes de Internet como Google , Microsoft , Amazon , Facebook , Baidu entre otros. Actualmente cualquier dispositivo con micrófono tiene incorporado los comandos de voz que detectan de manera inteligente los deseos del consumidor.

Usando el conocimiento

Detrás del éxito de la tecnología hay proveedores de búsqueda que han abierto un camino en el aprovechamiento de las nuevas tecnologías para proporcionar mejoras para sus clientes. Mencionaremos algunos casos:

En 2012, Google anunció su “Gráfico de conocimiento ‘, que fue diseñado para entender que las palabras clave no eran sólo cadenas de caracteres, sino que se refiere a las cosas reales en el mundo que están relacionados entre sí de manera significativa.

En 2013, Facebook reveló ‘el espacio de búsqueda’, de las redes de arrastre de resultados basados ​​en el buscador de amigos, el contenido y las relaciones, así como las tendencias más amplias en el sitio.

Otro caso se dio con Jibo, en el 2014, actualmente se presenta como un asistente personal de tu hogar además de amable, servicial e inteligente, responde y aprende a medida que participes con él. Jibo usa algoritmos de inteligencia artificial para adaptarse a tu estilo de vida.

A través de su pantalla táctil LCD con resolución HD y gracias a su reconocimiento de voz, (en inglés) es capaz de hacerte fotos, leerte correos electrónicos, ayudar en la lectura de cuentos a los más peques, pedir comida a domicilio, actuar como contestador automático, como notificador o como simple webcam para videoconferencias.

 

Presencia en TV

En el contexto de la televisión, la mayoría de los consumidores están más conscientes de los parámetros que se ponen los medios de comunicación para proporcionar resultados (productos) altamente personalizados.

La capacidad de hacer una personalización precisa y extremadamente relevante – lo que la industria está denominando hiper-personalización – se correlaciona con capacidades semánticas de la gráfica conocimiento.

House of Cards es un claro ejemplo de los datos enfocados a la creatividad, debido a que analizó los hábitos de consumo de sus millones de usurarios con un algoritmo. Tres elementos clave salieron entonces a la luz: Kevin Spacey, David Fincher y los dramas políticos de la BBC.

El algoritmo no se equivocó. No sólo “House of Cards” se ha convertido en un éxito en todo el mundo y en una de las series más emblemáticas de la plataforma online, con una audiencia estimada del 6.5 por ciento de sus suscriptores, sino que se convirtió en la primera serie web ganadora de un premio Emmy.

Otro caso y con este finalizamos es el de la firma Epagogix, basada en Londres, ofrece un análisis de inteligencia artificial para guiones de cine, con el fin de predecir las probabilidades de éxito que tendrán en la taquilla. Incluso dice ser capaz de señalar “las mejoras” necesarias para aumentar el valor comercial de la película.

En teoría eso elimina la peor pesadilla de cualquier director de cine: el fracaso presupuestario.

De esta manera podemos evidenciar cómo los datos que segundo a segundo generamos a través de diferentes dispositivos o medios alternativos, el mundo del entretenimiento los están utilizando, (esperemos que cada vez más  sea) para generarnos una calidad de vida óptima sin perder el lado humano.

 

 Fuente

 www.information-age.com

 www.zdnet.com

 

 

 

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La transformación del negocio con Cloud Computing

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Aunque el cloud computing existe desde hace algunos años, no es hasta hace unos 6 aproximadamente que ha empezado a expandirse en el mundo empresarial. Sus ventajas y desventajas han destituido al modelo tradicional en el que el software se instalaba en cada equipo.

El objetivo principal del cloud computing es ofrecer efectos transformadores a la empresa, para sustituir simplemente un sistema.  Con el pasar de los años  ha surgido una nueva ola de tecnologías como: el Machine Learning, Cognitive Computing y la realidad aumentada / virtual que se utilizarán para mejorar nuestros procesos de negocios y la participación del cliente.

Con el cloud computing el software es transparente para nosotros. Podemos utilizarlo de igual forma en 1 o 100 ordenadores, tabletas o teléfonos móviles. Con tener una conexión a internet podemos ejecutar cualquier software sin tener que realizar instalaciones. El flujo de trabajo en las empresas es más rápido y mejor con esta tecnología.

Hay que tener en cuenta que los servicios en la nube se están convirtiendo en la piedra angular de las infraestructuras tecnológicas de las compañías.

Proyecciones

Sin lugar a dudas estamos conscientes que va a tomar tiempo que las empresas trasladen su información a la nube, muchos expertos de la industria sienten que va a suceder tarde o  temprano. Gartner, por su parte, predice que para el año 2020, “una política corporativa” de “no- nube ” será tan raro como una política de “no- internet” al día de hoy.

La consultora americana Gartner indica que las organizaciones “no- nube” es decir aquellas que no están convencidas con esta tendencia, tirarán la toalla y admitirán que es una fuerza que no pueden controlar.  El “Cloud computing” será cada vez más la opción por defecto para la implementación de softwares. Sin embargo cada vez más se crearán softwares a la medida,  diseñados en ambientes públicos o privados.

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Costes de infraestructura tecnológica

Se estima que el gasto en infraestructura tecnológica para entornos cloud en 2016 crecerá hasta situarse en 37.100 millones de dólares, es decir, un 15,5% más que el año pasado. La infraestructura de nube pública será, en particular, la que más crezca, con un aumento del 18,8%, hasta los 23.300 millones.

El International Data Corporation (IDC) también pronostica que el gasto en entornos de nube crecerá a una tasa anual del 13,1% hasta el 2020, y alcanzará los 59.500 millones en 2020, o lo que es lo mismo, 48,7% del gasto total en infraestructuras tecnológicas.

El punto clave en esta transición radica en los cambios y transiciones que tendrá la nube ya que mejorarán entre algunas cosas la presentación de informes y análisis de datos financieros.

 

 

Fuente

www.forbes.com 

www.ciospain.es

 

 

 

 

 

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La seguridad: un factor clave con el Internet de las cosas

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El internet de las cosas (IoT acrónimo en inglés), no sólo está resultando un factor positivo en el mundo empresarial con la optmización de los procesos, además de mejorar la calidad de los productos, sino que se está convirtiendo en dinero contante y sonante.

El IoT supone para las compañías un valor inmediato en términos de ahorro de costes y de reducción de los problemas operativos, mediante el mantenimiento preventivo o la importancia del  feedback  para mejorar lo que estamos haciendo nosotros o nuestros compañeros.

Según las predicciones de IDC, los datos provenientes IoT representarán el 10% de los datos del mundo en cuatro años (44 zettabytes de datos en 2020). Por su parte, la consultora Gartner estima que cerca de 6.400 millones de dispositivos conectados estarán en uso en todo el mundo en el año 2016, un 30% más que en 2015 y llegará a los 20.800 millones en 2020. Según la consultora, en este año unos 5,5 millones de dispositivos nuevos cada día se conectarán.

Hay que considerar que la finalidad del IoT no se encuentra en la conexión entre dispositivos sino en el valor de los datos que serán capaces de recoger, en la manera de analizarlos, rentabilizarlos y extraer información valiosa que de lugar a nuevas fuentes de ingresos, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.

hacker-1446193_1280Factor clave: SEGURIDAD

Ante esta avalancha de innovación, algunas empresas prefieren mantenerse a un lado, por el tema de la inseguridad. Y es que el uso de dispositivos IoT supone un incremento del riesgo de seguridad por diferentes razones. Una de ellas es el aumento de cibercriminales, además de ser cada vez más, están mejor preparados y cuentan con mayor financiación. Se ha creado una red que da soporte a un próspero negocio de robo, chantaje y espionaje corporativo.

Nuevas Amenazas

Con el Internet de las cosas, debemos estar preparados para los nuevos ataques y hay que diseñar nuevas defensas. Te compartimos un modelo de cómo identificar estos posibles atracos en tu empresa. Éste es un  complejo Mapa de amenazas de seguridad creado por Beecham Research el cual ofrece un resumen de todo el conjunto de amenazas y análisis de vulnerabilidad que se utiliza para ayudar a los clientes a dar forma a sus estrategias. Éste es un resumen del mapa:

  • Las amenazas externas y las principales vulnerabilidades internas de aplicaciones de  IoT
  • Las necesidades de autenticación robusta, autorización y confidencialidad
  • Las características y las interacciones entre múltiples redes que se utilizan juntos con la IoT
  • La complejidad de integrar diferentes servicios en una plataforma común
  • La implementación y las defensas de los sistemas operativos de dispositivos de última generación, la integración de chips y la raíz de la confianza asociada.

Ésta seguridad se podrá hacer efectiva mediante la colaboración de todos los partners implicados para ofrecer valor a sus clientes.

 

Fuente

www.ciospain.es

www.datafloq.com

www.businessvalueexchange.com

 

 

 

 

 

 

 

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Inteligencia artificial: en el cuidado de salud de las personas

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Lo inpensable ya está en nuestros días, series y películas que fueron hitos sobre predicciones del futuro, se cumplieron. Desde robots inteligentes, domótica, conferencias con hologramas y ahora el cuidado de la salud entra también a la apuesta de la Inteligencia Artificial en nuestros días.

La imaginación y la creatividad se han unido para mejorar la calidad de vida de las personas por ejemplo  Doppler Labs ha creado unos audífonos  que permiten mejorar la capacidad auditiva y eliminan el ruido que no queremos oír.

A largo plazo, hay esfuerzos en curso para mejorar nuestra capacidad de procesar y recordar información – La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) tiene un programa de investigación para desarrollar dispositivos implantables para ayudar a recuperar la memoria.

Si bien es cierto que los sistemas de inteligencia artificial, son capaces de manejar millones de datos sobre una enfermedad y, conociendo todas las características de un  paciente específico, a día de hoy puede emitir conclusiones y recomendaciones para el tratamiento del individuo.

La inteligencia artificial también comienza a utilizarse en el área de las enfermedades oncológicas. Ante ello, te compartimos un caso: Un equipo de investigadores del Colegio Imperial de Londres han creado un prototipo realmente inusual. Se trata de un trasero robótico con una anatomía interna exactamente igual que la de uno real. Esta invención te podría ayudar a prevenir el cáncer de próstata.  El proyecto ya cuenta con financiación para crear una versión comercial.

La próxima tendencia es la tecnología robótica social donde utilizarán la inteligencia artificial para entender a la gente y responder apropiadamente. Estas ideas de simples “robots”  han existido desde hace muchos años. Tal es el caso de Paro (en Japón) o Nuka (en España), esta es una foca robot de origen japonés, que lleva desarrollándose desde 1993. Busca aplicar las técnicas de interacción animal con distintos colectivos de personas (mayores, con discapacidades, niños hospitalizados y con síntomas de demencia) en centros de día, residencias y hospitales.

Y por si fuera poco el impacto en la salud también será dramático. Hemos escuchado mucho sobre los productos sanitarios conectados que están creando una revolución de la salud digital y poniendo atención médica en las manos de los consumidores. Dos ejemplos son: otoscopio de CellScope digital y el AliveCor con Kardia, ambos productos favorables al consumidor, en el caso de CellScope añade sensores a un teléfono inteligente para que los consumidores puedan controlar las infecciones del oído o la fibrilación auricular, respectivamente.  Kardia por su parte controla el ritmo cardiáco desde cualquier dispositivo teniendo en tiempo real el resultado de tu análisis.

 

 

Fuente

medium.com

3.imperial.ac.uk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Modelos Predictivos: aciertan con nuestros gustos

bowling-696121_1280A lo largo de la historia de la humanidad ha habido, y sigue habiendo culturas, que no tienen interés en contar, donde uno, dos, tres, no existen. Los piraha, una tribu seminómada del Brasil usan una lengua que no tiene palabras para contar, no es que cuente, uno, dos, muchos,  como ocurre con lenguas parecidas, es que no existe ese concepto de hacer cuentas precisas.

Los números son una parte importante, si no definitiva, de la evolución humana. La capacidad de contar no es exclusiva de los seres humanos, primates y loros son capaces de contar. Sin embargo hay una facilidad que sólo tienen los seres humanos y es la de aprender listas ordenadas, y la razón por la que podemos hacer esto se debe a que tenemos el lenguaje y la escritura. Aprendemos nuestra lista de contar con palabras y símbolos, lo que nos hace únicos en el reino animal.

Basado en esta capacidad, podemos construir relaciones y técnicas basadas en el lenguaje matemático que ayudan a comprender la realidad.

“Las matemáticas poseen no sólo la verdad, sino la suprema belleza, una belleza fría y austera, como una tumba”, dijo una vez el matemático y filósofo británico Bertrand Russell (1872 – 1970).

Quizá es esta ‘verdad y belleza’ lo que provoca la fascinación por la resolución de problemas matemáticos.

La realidad que percibimos, y que en ocasiones se nos muestra como aleatoria o que no responde a ninguna causa,  siempre esconde modelos más o menos concretos, más o menos generales.

En los últimos años en buena medida como fruto del desarrollo de la matemática y también de la tecnología es posible manejar, analizar cantidades ingentes de datos – Big Data – con fines diversos, económicos en muchos casos, y también de salud, sociales, biológicos, etc. El 90 por ciento de los datos disponibles actualmente, fueron recopilados en los dos últimos años. Muchas de las técnicas de modelado predictivo (entre las que se incluyen redes neuronales [NN], agrupación en clúster, máquinas de vectores de soporte [SVM] y normas de asociación), ayudan a convertir  estos datos en conocimiento y valor, vía patrones escondidos en esos grandes volúmenes de datos históricos, y una vez que se ha realizado el aprendizaje que contienen los datos, se consiguen los modelos predictivos.

El modelo predictivo tendrá que ser validado con el uso para casos que no sean exactamente iguales a los que originaron el modelo, es decir, el modelo es capaz de generalizar el conocimiento aprendido.

El modelo predictivo es resultado de la combinación de datos y matemática, que se traduce en la creación de una función de correlación entre un conjunto de datos de entrada y una variable de salida que es la que queremos explicar. Primero se necesita la base de datos que será utilizada para aprender. Habrá unos datos que representan por ejemplo al cliente y que constituyen una entidad en sí, serán datos personales, transacciones realizadas por él, navegación por nuestra web y alguna variable que será la que queremos explicar.

Un registro de cliente puede ser descrito matemáticamente como un vector en un espacio multidimensional, ya que se utilizan múltiples espacios para definir el objeto del tipo de cliente. Las técnicas de modelado predictivo facilitan el desarrollo de modelos predictivos precisos, siempre y cuando existan datos suficientes y con una calidad alta.

La analítica predictiva es utilizada por empresas e individuos en todo el mundo para extraer el valor de los datos históricos obtenidos de personas y sensores. Los datos sobre personas incluyen todos los movimientos que hacen los clientes por cualquier tipo de vía telemática, transacciones y operaciones en las redes sociales. Además, cada vez más, los dispositivos contienen elementos electrónicos, están instalados en nuestros teléfonos, edificios, carreteras, hospitales, satélites… y están creando datos que se van almacenando y de los cuales podemos hacer análisis y crear los modelos que explican la realidad y que a la vez permiten hacer predicciones sobre el futuro. Estos modelos predictivos ya están influyendo en nuestras vidas, ya tomamos decisiones con predicciones sobre el tiempo, el tráfico, averías de aparatos, inversiones bursátiles, cambio climático, etc.

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Existen numerosas técnicas predictivas, algunas de ellas específicas para algunos problemas concretos y otras pueden ser utilizados para una gran variedad de aplicaciones, como por ejemplo, las máquinas de vectores de soporte (SVM), las redes neuronales (NN) y los modelos de regresión lógica, son técnicas poderosas que a pesar de ser matemáticamente diferentes, generan resultados comparables. Los árboles de decisión también es una técnica genérica que es destacable por la facilidad para explicar el producto que se obtiene, por ello son los más usados.

Las técnicas de agrupación en clúster son muy usadas cuando la variable de destino o respuesta no sea importante o no esté disponible, y sí sean importantes las asociaciones entre los elementos de entrada, se puede utilizar una técnica conocida como reglas de asociación para encontrarlas. Por ejemplo, las reglas de asociación pueden utilizarse para descubrir que las personas que compran pañales y leche también compran cerveza.

Los modelos predictivos pueden también beneficiarse de diferentes técnicas de modelado a la misma vez. Esto sucede porque muchos modelos pueden combinarse juntos en lo que se llama conjunto modelo. De este modo, la salida del conjunto está designada para nivelar las diferentes series de fuerzas inherentes a los diferentes modelos y técnicas.

Las técnicas predictivas trabajan ya en muchas empresas, desarrollando soluciones predictivas con los datos que en nuestra sociedad generamos a un ritmo de crecimiento geométrico. Posibilitando transformar el mundo en un mundo más inteligente donde se puedan prevenir y gestionar los riesgos en ámbitos como la salud, los accidentes, el crimen y un amplio, etc.

Un mundo mejor está ya al alcance de nuestras manos.

 

 

Blanca Revilla

Analytics Solutions Director

blanca.revilla@conento.com

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