Big Data en TED

 

En esta semana que hemos dedicado algunas entradas a hablar del Big Data en salud os queríamos dejar una serie de charlas de TED que tratan sobre este tema.

La primera de ellas es de Joel Selanikio titulada  The big-data revolution in healthcare (2013) donde nos cuenta que recopilación de datos de salud a nivel mundial es una ciencia imperfecta ya que la información está desordenada y dispersa aunque ha existido un cambio radical en la recopilación de datos de salud en la última década.

La segunda intervención es de Susan Etlinger titulada What do we do with all this big data? (2014) en la que nos afirma que si un conjunto de datos grande nos hace sentir más cómodos es posible que su interpretación sea probablemente incorrecta. Afirma por qué, a medida que recibimos más y más datos, necesitamos profundizar nuestras habilidades de pensamiento crítico para poder entenderlos.

La tercera y última es de Kenneth Cukier titulada Big data is better data (2014) donde nos hace un esbozo de lo que puede ser el futuro de la tecnología basada en datos para el aprendizaje de las máquinas y el conocimiento humano.

Foro de Big Data en Salud @AieSalud @comsalud

Organizado por la Asociación de Investigadores en eSalud y COM Salud se va a celebrar el Foro de Big Data en Salud este miércoles 18 de octubre a las 18:45h

Se trata de un foro de discusión donde se tratará cómo la gestión de datos en  salud es actualmente una herramienta clave para mejorar la atención al paciente y que va a transformar, en un corto plazo, la manera en la que gestionamos la sanidad.

Esta iniciativa pionera va a reunir a importantes profesionales del sector que ofrecerán una visión innovadora y actualizada del Big Data en Salud. Durante el foro los asistentes tendrán la oportunidad interactuar con los ponentes y de hacer networking.

Los ponentes y resúmenes de las intervenciones son los siguientes:

PROGRAMA

19:00 Ayuda a la investigación y tratamiento con tecnologías cognitivas de IBM Watson. Juan Carlos Sánchez Rosado, Watson Health Leader SPGI.

El futuro de la salud está relacionado con el individuo. Con el rápido aumento de dispositivos de hábitos saludables y médicos conectados, implantes y otros sensores que recopilan información en tiempo real, una persona puede generar de media más de un millón de gigabytes en datos relacionados con su salud durante toda su vida (lo que equivale a más de 300 millones de libros). Con las avanzadas capacidades cognitivas de IBM Watson, que permiten extraer resultados individualizados, se mejora el aprovechamiento y análisis de toda esta información en tiempo real en beneficio de los pacientes y el bienestar general, lo que supone una oportunidad sin precedentes para transformar la manera en la que gestionamos la sanidad.

19:20. Monitorización y predicción clínica de apps móviles. Connie Tamayo, CEO Scan4us.

El uso de los wearables y smartphones han abierto el camino a  la monitorización instantánea (“snapshot”) de los usuarios y la creación del big data de la salud personal, accequible en cualquier momento o lugar y que está dando lugar a que todos podamos disponer de nuestra propia historia clínica electrónica y de bolsillo. Con toda la información que cada individuo genera a diario, Scan4us crea el mapa biométrico evolutivo personal e identifica patrones específicos asociados al estado de salud física y emocional de los usuarios.  Y, de igual forma a como ha ocurrido con la secuenciación del genoma humano, los datos del mapa biométrico, permitirán con posterioridad, ofrecer diagnósticos más precisos, tratamientos más eficaces o consejos aún más personalizados para mejorar el bienestar y la calidad de vida de las personas.

19:30. Oportunidades de Big Data en salud. Julia Díaz, directora de Innovación Instituto de Ingeniería del Conocimiento de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).

Hoy en día gracias a las tecnologías Big Data es posible analizar la gran cantidad de datos generados por las TIC. El potencial del Big Data en el sector salud nos permiten hacer un diagnóstico precoz de enfermedades, optimizar la gestión clínica, predecir reingresos hospitalarios o segmentar grupos de pacientes crónicos, lo que nos acerca a una medicina personalizada centrada en las necesidades de cada paciente. En esta ponencia se compartirán ejemplos reales de la utilización del análisis de datos y la aplicación de modelos predictivos que ayudan a anticiparse a las necesidades de los pacientes y ofrecen una atención médica más eficiente.

Las ponencias estarán seguidas de un debate y un espacio de networking.

Evento: Foro de Big Data en Salud.

Lugar: Telefónica Flagship Store. Gran Vía, 28 (Madrid).

Fecha: 19 de octubre de 2016.

Hora: 18:45 – 20:30.

Inscripción: Gratuita previa reserva en Ticketea

Big Bang Data. Infografías Big Data

Os presentamos una colección de infografías sobre el BigData y Salud que hemos ido encontrando sobre tod en diferenets tableros de Pinterest.

Esperamos que os gusten y hagáis «Pin» en los vuestros.

Aplicaciones del BigData

El cuerpo humano es una fuente de BigData

 

 

El BigData y el futuro de la salud

 

 

El BigData cura

Curso sobre HADOOP

Atravesamos la época de la revolución del Big Data, donde los grandes volúmenes de datos usados para trabajar, han superado con creces, la capacidad de procesamiento de un simple host. El Big Data nace para almacenar y trabajar con grandes volúmenes de datos y para poder interpretar y analizar estos datos, de naturaleza muy dispar.

De esta gran cantidad de datos que tenemos a nuestro alcance, sólo el 20% se trata de información estructura y el 80% son datos no estructurados. Estos últimos añaden complejidad en la forma que se tienen que almacenar y analizar. Hadoop aparece en el mercado como una solución para estos problemas, dando una forma de almacenar y procesar estos datos. Hadoop es capaz de almacenar toda clase de datos: estructurados, no estructurados, semiestructurados; archivos de registro, imágenes, video, audio, comunicación, etc

Qué es Hadoop?

Apache Hadoop es un framework que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos a través de clusters, usando un modelo simple de programación. Además su diseño permite pasar de pocos nodos a miles de nodos de forma ágil. Hadoop es un sistema distribuido usando una arquitectura Master-Slave, usando para almacenar su Hadoop Distributed File System (HDFS) y algoritmos de MapReduce para hacer cálculos.

Hadoop resulta vital, imprescindible en el entorno Big Data. Sin embargo, su instalación resulta verdaderamente complicada. Jorge Ubero, en su Web «Big Data 4 Success» publica otro interesante curso, esta vez, para la instalación y uso de HADOOP…   Si estás pensando iniciarte en este mundillo del big data puede que este curso te resulte muy interesante a modo de iniciación, según refiere en su web «se trataría de la primera guía 100% en español para realizar la instalación completa de Hadoop en una máquina convencional, como puede ser tu ordenador.  Al terminar podrás:

• Trabajar con Hadoop instalado sin ningún error desde una de tus máquinas
• Instalar Hadoop en modo Single Node y Pseudo Distribuido»

 Acceso al curso

Nota: es un curso gratuito, pero por tiempo limitado…

 

 

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