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Ray G. Butler, Data Science Director, Butler Scientifics. **  Artículo será también publicado en la revista pharmatech ResumenLa mayoría de estudios de investigación clínica y biomédica no tienen un problema de bigdata, sino un problema de complex data. En este artículo conocerá las claves paracomprender este novedoso concepto y herramientas que ayudan a automatizar laSigue leyendo «Biomedicina y datos complejos»

IntroducciónSi bien Marck Zuckerberg volvió a ponerlo de moda hace unos días, este es un concepto descrito y famoso desde mucho antes para el mundo de la tecnología. Hace casi 30 años, Neal Stephenson en su novela “Snow Crash” definió al metaverso como un ambiente masivo, virtual y paralelo al mundo físico en el cualSigue leyendo «Bienvenidos al Meta-Futuro»

La vida académica, la investigación y el fútbol tienen enormes diferencias, pero puede decirse que es la decepción una de sus intersecciones, es por eso por lo que los éxitos hay que celebrarlos el doble. De alguna forma, esta columna hablará sobre el efecto de “pan y circo” que puede representar la academia y el fútbol, pero aSigue leyendo «ACADEMIA Y FÚTBOL»

Si usted es de los que cree que afortunadamente “para todo hay una APP”, lo invito a recorrer este camino por el universo de las aplicaciones móviles en salud, para que pueda tener mejores conclusiones. ¿Cuál es el Panorama? El tiempo total que los usuarios pasan en el mundo digital aumentó en 53% entre 2015Sigue leyendo «No todo APPlica en Salud»

Con la evolución de las tecnologías industriales, la industria de la salud también ha evolucionado. El escenario actual sigue a la industria 4.0, con su enfoque en dispositivos inteligentes. Los dispositivos inteligentes que involucran capacidades de análisis de datos dotados de avances tecnológicos como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (AI), Big DataSigue leyendo «FOG COMPUTING (computación en la Niebla) en los Servicios de Salud»

Hemos iniciado en AIpocrates (https://aipocrates.org) con pasos hacia el norte que denominamos: “el proceso de construir el concepto de inteligencia artificial desde la medicina y no hacia ella.” El campo de la inteligencia sea esta humana o artificial, tiene dos palabras que siempre intervienen: enseñanza y aprendizaje; el humano enseña y aprende y la máquinaSigue leyendo «El flujo de información en un ambiente médico»

Uno de los principales factores que contribuyen al desarrollo y la validación exitosa de la inteligencia Artificial (IA) es el uso de datos almacenados. Esto hace que un primer esfuerzo sea el análisis de la calidad de los datos. La transparencia de los algoritmos computacionales es muy importante, ya que buenos datos de entrada determinaranSigue leyendo «Los problemas de los algoritmos soportados en IA en el sector salud»

Les compartimos nuestro primer VideoBit (22/sep/2021): Problemas en la creación de algoritmos para el sector salud. Disfrútenlo y esperen la columna relacionada muy pronto.

“La calidad de nuestras decisiones será tan buena como la de de los datos en los que nos basamos” La calidad de los datos en salud es un factor determinante para la analítica. El valor potencial del dato en las organizaciones sanitarias no ha parado de crecer en los últimos años como consecuencia de laSigue leyendo «Gestión de la Calidad en los Datos»