La tecnología de la Fórmula 1 podría ayudar a mejorar el sistema de salud de un país

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¿Sabía que la Fórmula 1 puede ayudar a que los sistemas de salud de países como México sean más baratos y ayuden a salvar a más personas? Pues sí, esto se puede lograr con el uso de tecnologías como machine learning o big data que cada semana se usan en ese espectáculo automovilístico.

Hoy, el costo de la medicina y de los hospitales públicos es alto porque no es preventivo, sino que tratan a pacientes que ya padecen enfermedades”, explicó Raymundo Peixoto, vicepresidente de Datacenter para Dell Technologies Latinoamérica.

“Pero si, por ejemplo, usando machine learning se obtiene un registro único con el historial médico de todos los ciudadanos de un país, se puede hacer un diagnóstico preventivo y detectar que en alguna región específica existe una alta probabilidad de que las personas sufran enfermedades del corazón gracias al análisis de datos como el aumento en la presión arterial de la gente o el número de visitas que han realizado a los consultorios”.

A diferencia de lo que pasaba hace una década, hoy esta tecnología es más barata, es fácil de manejar y está al alcance de más personas. “Transformar todos esos datos ayuda a crear una calidad de vida mejor”, reiteró el ejecutivo en charla con López-Dóriga Digital.

Peixoto explicó que la tecnología que puede usarse para esto es la misma que crean, usan y mejoran en la Fórmula 1, donde cada semana se generan millones de datos por segundo para que los equipos tomen decisiones.
Esa tecnología que se usa para la Fórmula 1, con la que se maneja una gran cantidad de información, se puede transportar para medir todos los datos del cuerpo de una persona para hacer un diagnóstico preventivo”, subrayó.

Esto generaría ahorros en los gobiernos ya que se ahorrarían millones en medicina y operaciones, además de que se mantendría el número de población económicamente activa.
Para lograr esto, se necesitarán personas que sepan aprovechar tecnologías como la nube y el 5G para recabar, gestionar e interpretar esos datos, además de cambiar mentalidades para aprender a utilizar y aplicar la información recolectada.

Por todo esto, los científicos de datos que desarrollen los algoritmos que se requieren para analizar e interpretar la información que provenga de diferentes fuentes, así como los especialistas en desarrollar tecnología como machine learning serán los nuevos profesionales que deberán formarse en las universidades y en los ámbitos laborales, apuntó Peixoto.

En cuanto a lo laboral, el especialista apuntó que las nuevas tecnologías solamente sustituirán a las personas en las labores y puestos en los que no es indispensable que esté presente un humano, como en aquellas tareas que son muy mecánicas y repetitivas.

De esa manera, ahora la gente se podrá enfocar a las cosas más creativas, que es la visión que nunca tendrá una máquina para tomar decisiones porque no siempre puede manejarse basándose únicamente en datos”, afirmó.

Aunque ya están en la agenda, todos esto temas están todavía en una etapa inicial, por lo que se necesita seguir experimentando para saber qué pasará con ellos en el futuro inmediato y qué recursos y habilidades necesitarán.

“En nuestra generación hay un temor de cometer errores, pero el error es una manera de aprendizaje”, subrayó.

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