18 Impacto del Big Data en la salud y la agricultura
Palabras clave: Big data, Salud, Internet de las cosas (IoT), Análisis de datos.
18.1 Introducción
El Big Data ha revolucionado numerosos campos, destacando especialmente en la salud y la agricultura. En el sector sanitario, el análisis de grandes volúmenes de datos permite fusionar información genética, clínica y conductual, favoreciendo tratamientos más personalizados y eficaces. Este enfoque no solo mejora la atención al paciente, sino que también promueve estrategias preventivas más efectivas, transformando fundamentalmente la práctica médica moderna.
En el ámbito agrícola, el Big Data está redefiniendo la gestión de recursos y la toma de decisiones. Al integrar datos de sensores IoT, información climática y análisis predictivos, los agricultores pueden optimizar la selección de cultivos, mejorar el rendimiento y adoptar prácticas más sostenibles.
18.2 Artículo
Impacto del Big Data en la salud
El Big Data ha transformado significativamente el sector de la salud, revolucionando tanto el tratamiento como la gestión de datos médicos. Esto ha llevado al desarrollo de modelos predictivos más eficientes que los métodos tradicionales, mejorando la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
Un ejemplo concreto es el Sistema de Monitoreo de Salud Inteligente Basado en Big Data, que integra aprendizaje profundo y ensemble learning para detectar patrones complejos en los datos de salud. Este sistema ofrece ventajas como:
Alertas en tiempo real para intervenciones rápidas.
Identificación proactiva de riesgos de salud.
Mejora en la precisión y robustez de los modelos predictivos.
Sin embargo, también presenta desafíos como la privacidad y seguridad de los datos, la necesidad de grandes volúmenes de información y poder computacional, y la posibilidad de falsas alarmas o diagnósticos imprecisos.
El uso de análisis de datos es útil en el análisis masivo de registros médicos, lo cual permite generar modelos predictivos tanto para el diagnóstico como para la prevención de enfermedades pues mediante el análisis del lenguaje natural y la minería de datos es posible implementar prevención de riesgos y farmacovigilancia lo cual puede aportar a la practica terapeutica.
Figura 18.1: Arquitectura del sistema de monitoreo de salud basado en big data.
Como se observa en la figura 22.1, se muestra un flujo de trabajo para el sistema de monitoreo de salud, que está basado en sensores, los pacientes pueden ser monitoreados en tiempo real, lo cual provee un buen mapa de datos, los cuales mediante los algoritmos correspondientes, y usando tecnologías como machine learning se obtiene una predicción del desempeño terapéutico aplicado sobre un paciente concreto además de contribuir con la información predictiva para poder ser extrapolada a casos generales de uso.
Aplicación de big data en agricultura
En el sector agrícola, el Big Data está impulsando una revolución en la gestión de recursos naturales y la toma de decisiones. La implementación de algoritmos de agricultura inteligente, combinados con tecnología IoT, permite:
Monitoreo detallado de factores ambientales (temperatura, humedad, presión atmosférica, contenido de humedad del suelo).
Recomendaciones precisas sobre la selección de cultivos basadas en condiciones específicas de la granja.
Análisis de correlación 3D para examinar técnicas de cultivo y cambios ambientales.
Este enfoque mejora la eficiencia y sostenibilidad de la agricultura a gran escala, permitiendo decisiones más informadas sobre la selección de cultivos y técnicas agrícolas. A su vez puede tanto prevenir como impulsar, por lo cual el análisis de su productividad y sostenibilidad a largo plazo es crucial para analizar las implicaciones de esta tecnología en la sociedad.
Existen ya proyectos donde esto se ha llevado a cabo usando la tecnología IoT para vigilancia ambiental, seguido de un análisis de datos para determinar la mejor estrategia de cultivos según las condiciones espaciales y temporales, con esto se obtiene una mejor predicción del impacto económico y ambiental de un caso agrícola específico.
El proceso de normalización y limpieza de datos se realiza mediante promedios móviles y varianza para eliminar anomalías. Además, se emplea un análisis de correlación 3D para examinar las técnicas de cultivo y analizar los cambios ambientales provocados por el clima y la erosión del suelo.
El análisis de datos a mejorado la eficiencia y sostenibilidad de la agricultura a gran escala, dado que con un mayor manejo de las variables se pueden tomar mejores decisiones sobre la selección de cultivos y las técnicas agrícolas, basado en una gama más amplia de lecturas sobre las condiciones climáticas y ambientales, también produciendo una baja del riesgo climático asociado.
Con la implementación de la agricultura inteligente se puede mejorar el estudio de los entornos agrícolas y mejorar la toma de decisiones de diseño agrícola basado en los resultados experimentales, una habilidad crucial para la sostenibilidad dado el impacto del cambio climático a esta rama en concreto del conocimiento.
18.3 Conclusiones
El Big Data ha transformado radicalmente los sectores de la salud y la agricultura, catalizando innovaciones que mejoran la calidad de vida y la sostenibilidad. En la atención médica, ha permitido un monitoreo más preciso y una atención personalizada, mientras que en la agricultura ha optimizado la gestión de recursos y la toma de decisiones. No obstante, estos avances conllevan desafíos significativos en términos de privacidad, seguridad de datos e infraestructura.
A medida que estas tecnologías evolucionan, es crucial adaptar políticas y prácticas para maximizar sus beneficios. El impacto del Big Data va más allá de mejoras sectoriales, contribuyendo al bienestar general de la sociedad y sentando las bases para un desarrollo más sostenible e innovador. La discusión sobre cómo integrar éticamente estas tecnologías en nuestra vida cotidiana sigue abierta, planteando interrogantes sobre el futuro de la interacción entre la tecnología y la sociedad.
18.4 Referencias
[1] Abidi, M. H., U. Umer, S. H. Mian, and A. Al-Ahmari. “Big Data-Based Smart Health Monitoring System: Using Deep Ensemble Learning.” IEEE Access 11 (2023): 114880 - 114883. http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3325323
[2] Andreu-Perez, Javier, Carmen Poon, Robert Merrifield, Stephen Wong, and Guang-Zhong Yang. “Big Data for Health.” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 19, no. 4 (July 2015): 1193-1194. http://dx.doi.org/10.1109/JBHI.2015.2450362
[3] Tseng, Fan-Hsun, Hsin-Hung Cho, and Hsin-Te Wu. “Applying Big Data for Intelligent Agriculture-Based Crop Selection Analysis.” IEEE Access 7 (2019): 116965-116970. http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2935564