BIG DATA_

Paloma Holgado, Paola Carmona, Carlota Pastor___

BIG DATA_

EN LA MEDICINA

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19/03/2025

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Introducción

Tendencias Futuras

En la medicina

¿Qué es el Big Data?

Conclusión

Beneficios y Desafios

Importancia

Impacto social y ético

Bibliografía

INTRODUCCIÓN

¿Qué es Big Data?

Es un conjunto de datos masivos que se generan y procesan en grandes volúmenes, velocidad y variedad que no pueden ser procesados con herramientas convencionales debido a su magnitud.En este trabajo vamos a analizar las ventajas, inconvenientes y aplicaciones del big data en la medicina.

Definicion y caracteristicas:

¿Qué es el Big Data?

Big Data hace referencia a grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados con herramientas tradicionales por su tamaño, velocidad y diversidad. Tiene las tres V: El Big Data es crucial porque permite tomar decisiones basadas en datos, personalizar servicios, optimizar procesos...

Info

importancia del big data en la medicina

Mejora en la precisión de diagnósticos

tratamientos personalizados:

Aplicación del Big Data en el ámbito específico

Big data en la medicina

Se utiliza para predecir enfermedades, personalizar tratamientos y mejorar la eficiencia operativa en hospitales. A través de la recopilación y análisis de datos médicos, históricos y en tiempo real (como losrelojes inteligentes), se pueden encontar patrones que predicen enfermedades,reducen el uso de recursos y mejoran la atención al paciente.

info

DESAFÍOS

BENEFICIOS

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IMpacto ético y social

• -Impacto en la sociedad:

-Mejora la Identificación de patrones y predicción de enfermedades. -Tratamientos personalizados, pero también presión sobre decisiones de salud.

• Ética:

-Debería haber una protección de datos sensibles de los pacientes.-Los pacientes deben conocer cómo se usarán sus datos. - El uso de datos personales crea riesgos de discriminación o uso indebido de datos.Posibles decisiones injustas si los datos no son representativos.

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TENDENCIAS FUTURAS

• Evolución del uso de Big Data en el ámbito:El Big Data en la medicina seguirá evolucionando con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y másPodrian surgir: avances en la telemedicina,desarrollo de terapias personalizadas mediante IA, medicina predictiva avanzada... Las prácticas actuales cambiarian de manera mas rápida y precisa,reducción de costos...

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Conclusión

• El Big Data ha revolucionado el campo de la medicina, proporcionando herramientas avanzadas para el análisis y gestión de datos masivos.

• Representa un cambio en la medicina,haciendo oportunidades para mejorar la salud global y mejorar la relación entre médicos y pacientes.

• A medida que estas tecnologías evolucionen, podríamos ver sistemas de salud más preventivos, personalizados y accesibles.

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BIBLIOGRAFÍA

• Mejora de Algoritmos y Big Data en Medicina Personalizada
• https://www.salud.mapfre.es/enfermedades/reportajes-enfermedades/biotecnologia-aplicaciones/#:~:text=La%20biotecnolog%C3%ADa%20m%C3%A9dica%20emplea%20c%C3%A9lulas,pat%C3%B3genos%20(virus%2C%20bacterias%E2%80%A6)
• IA y Big Data en medicina personalizada: Innovación en salud
• RAE
• file:///C:/Users/usuario/Downloads/206-Article%20Text-574-1-10-20231220%20(4).pdf
• https://www.endocrinologiapediatrica.org/modules.php?name=articulos&idarticulo=382&idlangart=ES
• https://www.bbva.com/es/sostenibilidad/biotecnologia-medica-un-futuro-fascinante-y-mas-saludable/
• https://www.ufv.es/cuales-son-las-ventajas-y-desventajas-de-la-biotecnologia-preguntas-frecuentes/
• https://asebio.com/actualidad/noticias/avances-salud-biotecnologia
• primer IBM Quantum System Two de Europa en Euskadi
• https://www.dqsconsulting.com/noticias/big-data-que-es/

Casos de estudio de Big Data en la salud: 1. MD Anderson Cancer Center: Usa Big Data para personalizar tratamientos de cáncer según los datos, mejorando los resultados y reduciendo efectos secundarios. 2. Mount Sinai Health System: Optimiza recursos hospitalarios analizando datos para anticipar la demanda y mejorar la eficiencia. 3. Medtronic: Monitorea en tiempo real los niveles de glucosa de pacientes con diabetes, mejorando su control y tratamiento. Big Data transforma la atención médica, personalizando tratamientos y optimizando recursos.

Herramientas comunes:

Hadoop: para el almacenamiento y procesamiento de datos distribuidos. Apache Spark: Plataforma rápida para análisis en tiempo real. Bases de datos NoSQL: manejan datos no estructurados. Apache Flink: para procesamiento de datos en tiempo real. Elasticsearch: Motor de búsqueda y análisis distribuido. Tableau y Power BI: Herramientas de visualización de datos. Estas herramientas permiten gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener conocimientos y mejorar decisiones.

DESAFIOS

• Privacidad y seguridad de la información
• Riesgo de sesgos en los algoritmos
• Desafíos regulatorios

El uso del Big Data en medicina enfrenta varios obstáculos importantes:

BENEFICIOS

• Mejor diagnóstico y detección temprana de enfermedades gracias a la facilidad de identificar patrones
• Medicina personalizada los tratamientos pueden adaptarse a las genéticas y de cada paciente.
• Puede analizar datos genéticos de millones de pacientes, acelerando el descubrimiento de nuevos medicamentos y tratamientos personales