No products in the cart
¿CÓMO PUEDE LA CIENCIA DE DATOS APORTAR AL ESTUDIO DEL VIH?
Día con día, la Ciencia de Datos permite que se realicen notables avances en todo campo de estudio. Cada uno aporta herramientas a la sociedad para que resuelva retos. Una de las áreas que se beneficia de las investigaciones basadas en el análisis de datos es la medicina. Desde la perspectiva que se le analice, sociológica, económica, psicológica o biológica, la salud es un tema que a todos interesa, pues nadie está exento de caer en un camino ignoto para la medicina moderna.
Uno de los casos más populares en el campo de la salud es el del Virus de la Inmunodeficiencia Humana (VIH), que fue diagnosticado por primera vez en 1981 y nombrado HIV-1 (por sus siglas en inglés) en 1986, que provoca con el tiempo el desarrollo del síndrome de inmunodeficiencia adquirida (sida). En México, hasta el año 2018, existía un total aproximado de 179, 640 habitantes con VIH, de los cuales existía un estado de evolución registrado de sida en 87,571.
Actualmente, ha sido una gran herramienta de investigación los estudios que se realicen a partir de enfoques metodológicos de análisis de datos (recolección, integración, estimación) relacionados al VIH que tengan el potencial de contener información de importancia sobre salud mental, psicosocial, neurocognitiva y neurológica, la cual pueda favorecer el estudio de nuevas variables.
Una de las aplicaciones de la Ciencia de Datos en el estudio del VIH es a través del desarrollo de metodologías que examinen o estimen características médicas confiables y válidas, todo esto a raíz de estudios de cohorte. De igual manera, se formula Big Data relacionada a sectores de la población infectados o que se encuentren en riesgo de contraer VIH. Un ejemplo concreto de cómo se formulan, adaptan y aplican principalmente técnicas vanguardistas de modelado en el estudio de esta enfermedad son los siguientes:
1.Machine Learning e inferencias causales para integrar distintas bases de datos para revelar factores en complejos sistemas neuro y socioconductuuales y neurobiológicos relacionados con la adquisición del VIH, cuidado y comorbilidades que puedan inducir a la identificación de nuevas formas de intervención.
2. Bases de datos artificiales para probar el efecto de intervenciones bioconductuales de la adquisición de VIH, que incluyen factores mentales y estructurales; por ejemplo, género, estatus económico y social, traumas físicos o mentales (que incluyan discriminación), así como otras verticales de este virus como su cuidado y evolución.
Asimismo, actualmente existen proyectos de investigación que se enfocan en el desarrollo e implementación de técnicas computacionales de Big Data y análisis de prácticas médicas y biológicas. Estas investigaciones se apoyan en deep-learning, software de administración y modelos moleculares. El desarrollo de estos avances ha fomentado que se incremente la aplicación de análisis basados en datos en el proceso de toma de decisiones importantes a nivel clínico.
Es necesario señalar que esto es posible gracias al desarrollo de nuevas tecnologías aplicadas al Big Data, las cuales conectan estudios médicos y métodos computacionales. Para concluir, no es arriesgado afirmar que toda persona interesada en las conexiones existentes (e incluso posibles) entre la Ciencia de Datos y el campo de la Medicina, ya sean practicantes, enfermeras, científicas, estudiantes o investigadores, puede resolver preguntas con datos.
FUENTE
https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/533424/RN_4o_Trim_2019.pdf