La próxima revolución científica: cómo la recombinación de datos puede ayudar a salvar al mundo
2010; Harvard Business Publishing; Volume: 88; Issue: 10 Linguagem: Espanhol
ISSN
0017-8012
Autores Tópico(s)E-Learning and Knowledge Management
ResumoPor decadas los cientificos de la computacion han tratado que las computadoras piensen como expertos humanos. Hasta hoy, la mayoria de estos esfuerzos ni siquiera se acercan a la generacion de ideas y soluciones creativas que se les ocurren a los mejores investigadores, doctores e ingenieros. Sin embardo, el vicepresidente de Microsoft Research, Tony Hey, dice que somos testigos de la aurora de una nueva generacion de potentes herramientas computacionales que pueden recombinar cantidades enormes de datos de multiples fuentes, analizarlas y contribuir a producir nuevos descubrimientos. Hey y sus colegas llaman a este nuevo metodo �aprendizaje de maquinas�. En Microsoft, un equipo ya lo uso para innovar con un metodo que predice con precision si un paciente con insuficiencia cardiaca congestiva sera readmitido dentro de 30 dias. Este se desarrollo con un programa computacional que revisa cientos de miles de puntos de datos de 300.000 pacientes para �aprender� perfiles de aquellos que tenian mas chances de volver a ser hospitalizados. El impacto economico de esta herramienta podria ser enorme: si un hospital sabe que la probabilidad de que un paciente vuelva nuevamente al hospital puede disenar un programa para mantenerlo estable y ahorrar miles de dolares en costos de atencion de salud. Esfuerzos similares para descubrir correlaciones que podrian conducir a grandes avances se estan desarrollando en la oceanografia y la investigacion del SIDA. Y en los negocios, la exploracion profunda de datos podra mostrar informacion clave sobre clientes, cadenas de suministro, eficacia de la publicidad y mucho mas.
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