{"id":865557,"date":"2020-06-09T09:05:42","date_gmt":"2020-06-09T07:05:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/?post_type=articles&p=865557"},"modified":"2020-06-09T09:30:30","modified_gmt":"2020-06-09T07:30:30","slug":"el-poder-de-los-algoritmos","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/articulos\/el-poder-de-los-algoritmos\/","title":{"rendered":"El poder de los algoritmos"},"featured_media":865199,"template":"","meta":{"_has_post_settings":[]},"schools":[49,50,52,53,54,55],"areas":[40,43],"subjects":[435,426],"class_list":["post-865557","articles","type-articles","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","schools-business-school-es","schools-executive-education-es","schools-global-and-public-affairs-es","schools-human-sciences-and-technology-es","schools-law-es","schools-university-es","areas-ciencias-humanas","areas-sociedad-smart","subjects-innovacion-y-tecnologia","subjects-resiliencia"],"custom-fields":{"wpcf-article-leadin":["El mundo est\u00e1 experimentando eventos dram\u00e1ticos que est\u00e1n dejando su huella no solo en nuestra sociedad y nuestra econom\u00eda, sino tambi\u00e9n en todos y cada uno de nosotros. La uni\u00f3n de fuerzas entre la ciencia y la tecnolog\u00eda constituye un arma de defensa importante ante cualquier tipo de pandemia."],"wpcf-article-body":["Los algoritmos de machine learning<\/em> est\u00e1n ayudando a los investigadores a comprender el virus, a identificar las regiones del mundo con las tasas de contagio m\u00e1s altas y a pronosticar las necesidades de capacidad de los sistemas nacionales de salud para, entre otros objetivos, minimizar las muertes en la pandemia del COVID-19. Se trata de una capacidad que hoy aporta la tecnolog\u00eda<\/a> para la toma de decisiones.\r\n\r\n \r\n\r\nIdentificaci\u00f3n de s\u00edntomas basada en datos<\/strong>\r\n\r\nEstos algoritmos de machine learning<\/em> pueden servir para identificar patrones de s\u00edntomas que pueden indicar la presencia del virus en sus primeras etapas, evitando as\u00ed complicaciones graves en las etapas posteriores. En el caso de las enfermedades desconocidas, la identificaci\u00f3n de los s\u00edntomas exactos es un desaf\u00edo complejo, lo que lleva a tasas de mortalidad m\u00e1s altas en las primeras etapas de la pandemia.\r\n\r\nEsta falta de conocimiento, en combinaci\u00f3n con una posible escasez de equipos de prueba, puede presentar grandes deficiencias en la eliminaci\u00f3n efectiva de una pandemia. Avanzando en esta l\u00f3gica, Linda Wang y Alexander Wong dise\u00f1aron un algoritmo de aprendizaje profundo<\/a> para identificar casos de COVID-19 a partir de im\u00e1genes de radiograf\u00eda de t\u00f3rax, lo que permite a los profesionales m\u00e9dicos ganar un tiempo precioso en el tratamiento de pacientes en lugar de esperar a tener los resultados de las pruebas.\r\n\r\n \r\n\r\nAn\u00e1lisis basados en la ubicaci\u00f3n<\/strong>\r\n\r\nLos algoritmos como el an\u00e1lisis basado en la ubicaci\u00f3n pueden servir para sintetizar datos de varias fuentes (por ejemplo, datos de casos confirmados registrados por gobiernos nacionales, puntos de inter\u00e9s como hospitales e instalaciones de atenci\u00f3n a personas mayores, etc.) para identificar \u00e1reas con una alta concentraci\u00f3n de contagio.\r\n\r\nEstos algoritmos pueden identificar patrones de concentraci\u00f3n, tasas de contagio y similitudes ocultas entre casos y, en general, permiten la agregaci\u00f3n de conocimiento valioso que proporciona una imagen global<\/a> m\u00e1s precisa de la pandemia. M\u00e1s importante a\u00fan, estos algoritmos pueden usarse para proteger comunidades que podr\u00edan ser m\u00e1s vulnerables. Por ejemplo, si un centro de atenci\u00f3n de ancianos se encuentra en un \u00e1rea con una alta concentraci\u00f3n de contagio, debe recibir atenci\u00f3n especial para evitar muertes innecesarias.\r\n
Con el uso de simulaciones calibradas a partir de datos confiables, la toma de decisiones pol\u00edticas cuenta con la posibilidad de proyectar escenarios sobre la evoluci\u00f3n de la crisis y preparar acciones.<\/blockquote>\r\nPlanificaci\u00f3n de la capacidad y proyecciones futuras<\/strong>\r\n\r\nUno de los principales problemas en la lucha contra cualquier pandemia es la asignaci\u00f3n de la capacidad de atenci\u00f3n m\u00e9dica disponible (cuidados intensivos, ventiladores, etc.) para que todos los pacientes puedan ser tratados sin que el sistema de salud se vea colapsado. Precisamente, este ha sido uno de los temas m\u00e1s discutidos<\/a> entre cient\u00edficos y responsables pol\u00edticos. Para abordarlo, se han implementado medidas tales como el bloqueo de las fronteras a nivel territorial para prevenir el colapso del sistema de salud y garantizar el acceso equitativo a todos los pacientes que lo puedan necesitar.\r\n\r\nPara que estas medidas sean efectivas, se requiere un pron\u00f3stico muy cuidadoso y preciso a trav\u00e9s de algoritmos que pueden anticipar la demanda y la capacidad disponible y evitar la escasez de equipos. Los investigadores emplean para ello algoritmos de predicci\u00f3n que representan m\u00faltiples par\u00e1metros, entre los que se incluyen la capacidad disponible, las tasas de transmisi\u00f3n, la concentraci\u00f3n de contagio y la disponibilidad de profesionales m\u00e9dicos.\r\n\r\nLos algoritmos de predicci\u00f3n, junto con simulaciones detalladas (como esta<\/a> del Institute for Health Metrics and Evaluation de la Universidad de Washington), pueden usarse para pronosticar la evoluci\u00f3n de la crisis. Se trata de una informaci\u00f3n valiosa, ya que uno de los pasos m\u00e1s importantes para combatir una pandemia es allanar el camino hacia la recuperaci\u00f3n sin permitir que se reproduzca.\r\n\r\nCon el uso de simulaciones calibradas a partir de datos confiables, la toma de decisiones pol\u00edticas cuenta con la posibilidad de proyectar escenarios sobre la evoluci\u00f3n de la crisis y preparar acciones, minimizando as\u00ed las consecuencias inesperadas. Las simulaciones son herramientas de formulaci\u00f3n de pol\u00edticas particularmente adecuadas en entornos en los que la incertidumbre y la complejidad est\u00e1n presentes. Permiten, por ejemplo, simular escenarios posibles ante la reducci\u00f3n gradual de las medidas de bloqueo. De esta manera, pueden anticipar resultados y dise\u00f1ar estrategias<\/a> proactivas, en lugar de medidas reactivas de alto riesgo.\r\n\r\nUna condici\u00f3n previa para que todos estos resultados sean confiables es la confiabilidad de los datos utilizados con los algoritmos, por lo que es necesario garantizar el registro y la gesti\u00f3n confiable de los datos, de modo que su aplicaci\u00f3n conduzca a resultados confiables y conocimiento valioso.\r\n
El uso de los datos correctos, en combinaci\u00f3n con avances tecnol\u00f3gicos como los algoritmos de \u2018machine learning\u2019 y la simulaci\u00f3n, puede ser muy \u00fatil en el dise\u00f1o de estrategias que permitan establecer respuestas espec\u00edficas y medidas de reacci\u00f3n.<\/blockquote>\r\nLecciones aprendidas<\/strong>\r\n\r\nLa tecnolog\u00eda<\/a> puede actuar como un asesor clave en la estrategia<\/a> de respuesta ante cualquier crisis. El uso de los datos correctos, en combinaci\u00f3n con avances tecnol\u00f3gicos como los algoritmos de machine learning<\/em> y la simulaci\u00f3n, puede ser muy \u00fatil en el dise\u00f1o de estrategias que permitan establecer respuestas espec\u00edficas y medidas de reacci\u00f3n. M\u00e1s importante a\u00fan, la tecnolog\u00eda, utilizando todo el potencial de los algoritmos y los datos confiables, puede ayudar a las sociedades a acelerar su progreso hacia la recuperaci\u00f3n total.\r\n\r\n \r\n\r\n\u00a9 IE Insights."],"wpcf-article-extract-enable":["1"],"wpcf-article-extract":["Por Konstantina Valogianni<\/strong>. El mundo est\u00e1 experimentando eventos dram\u00e1ticos que est\u00e1n dejando su huella no solo en nuestra sociedad y nuestra econom\u00eda, sino tambi\u00e9n en todos y cada uno de nosotros. La uni\u00f3n de fuerzas entre la ciencia y la tecnolog\u00eda constituye un arma de defensa importante ante cualquier tipo de pandemia."],"wpcf-article-summary-enable":["1"],"wpcf-article-summary":["La tecnolog\u00eda puede actuar como un asesor clave en la estrategia de respuesta ante cualquier crisis. El uso de los datos correctos, en combinaci\u00f3n con avances tecnol\u00f3gicos como los algoritmos de \u2018machine learning\u2019 y la simulaci\u00f3n, puede ser muy \u00fatil en el dise\u00f1o de estrategias que permitan establecer respuestas espec\u00edficas y medidas de reacci\u00f3n. Mientras que los algoritmos de \u2018machine learning\u2019 pueden ayudar a los investigadores a comprender el virus, a identificar las regiones del mundo con las tasas de contagio m\u00e1s altas y a pronosticar las necesidades de capacidad de los sistemas nacionales de salud, el uso de simulaciones calibradas a partir de datos confiables permite proyectar escenarios sobre la evoluci\u00f3n de la crisis y preparar acciones."]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/865557","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/865199"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=865557"}],"wp:term":[{"taxonomy":"schools","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/schools?post=865557"},{"taxonomy":"areas","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/areas?post=865557"},{"taxonomy":"subjects","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ie.edu\/insights\/es\/wp-json\/wp\/v2\/subjects?post=865557"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}