Cómo puede ayudar el Big Data en la toma de decisiones

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El futuro (y el presente) pasan por la inteligencia artificial y el big data.

Sectores tan diversos como la automoción, la industria, el comercio o la salud son ya inconcebibles sin estas herramientas, concebidas hace décadas, pero que han experimentado un boom desconocido en el último lustro.
Han pasado casi veinticinco años desde que Deep Blue, la supercomputadora de IBM, se impuso al ajedrecista ruso Gary Kasaparov. ¿Su secreto? La aplicación de una descomunal fuerza, que traducido a términos tecnológicos resultaba en una potencia de cálculo de 200 millones de posiciones por segundo.
La ecuación es sencilla: si se pone esta potencia de cálculo a trabajar sobre millones de datos, obtendremos modelos predictivos de enorme fiabilidad, que proporcionarán a las personas y a las empresas productos, servicios y procesos mucho más eficientes que satisfagan de forma más precisa y completa sus necesidades.
Big Data en el ámbito de la salud
La utilización del big data para la toma de decisiones permite establecer modelos de comportamiento que una persona nunca podría detectar por sí sola. De esta forma, los modelos predictivos basados en relaciones de múltiples fuentes de datos (por ejemplo, lo que se ha publicado en redes sociales o la información de la que dispone una empresa) conforman el llamado Business Analytics, una disciplina que permite detectar tendencias de negocio. La banca, la automoción o los servicios son sectores donde las aplicaciones del big data y la inteligencia artificial son también enormes.
Las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial también están revolucionando el sector de la salud, cuya sostenibilidad lleva años en entredicho por el envejecimiento de la población y las restricciones presupuestarias. La tecnología puede ayudar a resolver estos problemas y ya hay ejemplos de iniciativas exitosas en este sentido.
Es el caso, por ejemplo, de Dezzai. Esta compañía ha desarrollado una solución para ayudar a los profesionales de la medicina a encontrar la información que necesitan y a tomar decisiones mejor informadas, gracias a la combinación de las inteligencias artificial y humana.
Así, el frenético crecimiento de la información médica en la actualidad imposibilita a los profesionales sanitarios mantenerse actualizados. La inteligencia artificial soluciona este reto extrayendo y organizando miles de documentos para ofrecerles información médica relevante, que va a mejorar en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. A futuro, la realización de un diagnóstico automático a partir del procesamiento de millones de historiales clínicos abre la puerta a una especie de automatización de la práctica médica.
La aplicación de la inteligencia artificial al ámbito de la salud se extiende también al tratamiento. Pensemos, por ejemplo, en los problemas de falta de adherencia farmacológica. Con el aumento de la esperanza de vida, la alta prevalencia de enfermedades crónicas y de la multimorbilidad, y la polimedicación entre la población envejecida, este problema está cobrando cada vez mayor relevancia. Cerca del 50% de los pacientes que sufren enfermedades crónicas y se someten a un tratamiento a largo plazo no se adhieren al régimen de medicación prescrito por su médico.
Un paciente que no sigue el tratamiento prescrito por el médico pone en peligro su tratamiento y consume un recurso sin utilizarlo adecuadamente, lo cual tiene un importante coste económico.

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