Para poder entender la razón de disciplinas como la Ciencia de Datos, o de la importancia de conceptos como Big Data, es necesario realizar un pequeño ejercicio que nos sitúe en grandes problemas, imposibles de resolver sin estos conceptos.
Imaginemos por un momento a un especialista en cierta parte de la anatomía humana (un dermatólogo, un oftalmólogo, un neurólogo). Supongamos, de forma aproximada, que este especialista ve unos 30 pacientes por día. Esto nos daría un total de 900 pacientes atendidos al mes, si trabajara todos los días sin descanso. Si extrapolamos, al cabo de un año habrá atendido cerca de 11.000 pacientes. Esto nos lleva a pensar que un profesional con 30 años de experiencia logrará atender, trabajando sin parar, entre 300 y 350 mil pacientes. Si nuestro especialista tiene una memoria prodigiosa, y recuerda cada detalle de los pacientes que ha visto, podrá constatar las características de cada uno de ellos y reconocer atributos que pudieran dar explicación a ciertos casos particulares de patologías o de tratamientos que funcionaron de forma específica para un grupo de pacientes. O sea, este especialista, mentalmente, logró extraer información contrastando una base de conocimiento de 350 mil registros, que le dio una respuesta para un problema en particular. Su base de conocimiento, con cientos de miles de registros, sería el Big Data, y su proceso de contrastación mental fue su ciencia de datos. ¡Genial! ¿Esto significa que se puede hacer ciencia de datos a partir de la sola experiencia de un profesional experimentado? Bueno, en realidad, el ejemplo que vimos es poco realista por los siguientes motivos:
- La capacidad humana de memorizar es limitada, y es imposible que nuestro profesional pueda recordar todos los detalles de los pacientes que hemos visto los últimos 30 años.
- Nuestro profesional no posee la misma experiencia a partir de los años, por lo que los pacientes pasarán por análisis o contrastaciones más rigurosas y precisas a medida que este adquiera experiencia.
- Es imposible para el cerebro humano contrastar todas las características de una cantidad tan grande de pacientes. Simplemente pensando en 20 características por paciente, y asumiendo que las pudiera recordar con claridad, estamos hablando de 7 millones de características a contrastar.
- La zona geográfica en la que nuestro profesional atienda, limitará la diversidad de pacientes con los que pudo trabajar, por lo que quizás los casos que presenten alteraciones a los tratamientos o patologías serán muy limitados y poco representativos.
- Si bien mencionamos 350 mil pacientes, en realidad lo correcto sería hablar de visitas, por lo que los pacientes pueden repetirse. Esto acota el número de pacientes a unos 100 mil en toda la vida de un profesional.
Entonces ¿es imposible?
Quizás no necesite memorizar todos los casos, sino que los puede registrar meticulosamente. Puede a su vez juntarse con otros profesionales, para ampliar su base de conocimiento y elevar la muestra a millones de registros. También anticiparse y llevar una formidable categorización de los registros, de forma de filtrar aquellos que son realmente de interés. Sin embargo, deberá aprender y manejar conceptos estadísticos, analíticos, algorítmicos, entre otros, para lograr obtener la respuesta tan deseada. Nuevamente, un escenario poco realista.
Es aquí donde aparece la Ciencia de Datos y del Big Data. Big Data, para conglomerar de forma ordenada y sistemática los registros de miles y miles de profesionales, de forma de generar bases de conocimiento de millones de registros. Ciencia de Datos, para aplicar numerosos conceptos estadísticos, matemáticos, analíticos, visuales, en conjunto con algoritmos de inteligencia artificial, que puedan encontrar patrones que den respuestas a grandes interrogantes, prácticamente imposibles de resolver sin tales herramientas. A su vez, podremos encontrar comportamientos en los datos desconocidos, que den lugar a descubrimientos y respuestas a problemas que ni siquiera sabíamos que existían.
Para que esto ocurra, es necesario que existan sistemas que integren y garanticen un correcto registro de la historia clínica de los pacientes. Aquí es donde nace REVAI, una plataforma digital que busca revolucionar la medicina y generar una enorme base de conocimiento que le permita a los centros de investigación y científicos de datos dar respuesta a los grandes interrogantes, antes imposibles de responder. Uno de sus objetivos principales es garantizar la calidad de los datos, preservar el anonimato de los pacientes e implementar los más rigurosos protocolos de seguridad. De esta forma, se puede obtener todo el potencial del Big Data y proporcionar a la ciencia y la tecnología la mejor materia prima para realizar grandes descubrimientos que mejorarán o crearán medicamentos, tratamientos, vacunas y prácticas que mejoren la calidad de vida de las personas, sin descuidar su privacidad y seguridad.
REVAI será la herramienta y fuente de datos para que profesionales de la salud y científicos puedan construir un mejor futuro para la salud de las personas.
Gabriel Caffaratti – Data Scientist @ REVAI
