18 de septiembre de 2017

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Investigación oncológica y soluciones para smart cities, algunas aplicaciones del Big Data

Investigación oncológica y soluciones para smart cities, algunas aplicaciones del Big Data

Investigación oncológica y soluciones para smart cities, algunas aplicaciones del Big Data
abril 10
09:30 2017

MBIT School, único centro de formación español dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big Data, clausuró su pasado curso curso con la presentación de los proyectos fin de máster de la quinta edición en Business Intelligence y Big Data. Entre ellos, se encuentran iniciativas relacionadas con la investigación de enfermedades y fármacos, la actividad comercial de los municipios o la ocupación de aparcamientos, iniciativas que pueden ponerse en práctica en el mundo de los negocios mediante la analítica de datos. Todos ellos proyectos que tienen una aplicación práctica y real en las empresas de la era digital.

Destacamos algunos de estos proyectos:

Predicción de enfermedades a partir de patrones del genoma humano: Los alumnos de MBIT School han conseguido, en colaboración con el Instituto Catalán de Oncología, crear una plataforma de Big Data que permite a los investigadores localizar patrones en el genoma humano que pueden predecir si un paciente va a sufrir determinadas enfermedades. La iniciativa está basada en procesos de gestión documental y  permite manejar con agilidad y efectividad la acumulación de documentos en soporte físico que se pueden llegar a tener en el terreno sanitario. El proyecto, denominado Canceromics, da soporte digital a aquellos investigadores en el ámbito del cáncer que precisan la constate manipulación de ingentes cantidades de datos; ya sean internas o externas. Una herramienta que, a través del Big Data, permite al investigador disponer de las diferentes muestras sobre las que aplicar sus indagaciones y analíticas.

Una herramienta para los emprendedores madrileños: Analizar y predecir la actividad económica y el tejido empresarial de Madrid o cualquier otro municipio es posible con datos abiertos (Open Data) gracias al proyecto 28/CityAnalytics desarrollado por los alumnos. Una herramienta capaz de establecer patrones de relación entre las actividades económicas y las calles del municipio, que permite detectar las tendencias y la evolución de cada actividad en los distintos barrios, analizar competidores y su actividad potencial, y agrupar los tramos de vía en conjuntos homogéneos en base al volumen y tipos de actividades registradas. El proyecto se presenta con una interfaz visual e interactiva que facilita la búsqueda de los datos, de modo que cualquier emprendedor puede analizar dónde ubicar su negocio, de qué tipo puede tener mayor éxito en una zona o analizar la competencia.

Efectos secundarios en tiempo real de los fármacos: La revolución tecnológica ha convertido a las redes sociales en plataformas líderes de opinión dentro del mercado global. Los usuarios demandan, cada vez más, informaciones con tintes humanos que gocen de personalidad. Uno de los proyectos presentados ha aprovechado la repercusión de estos contenidos en la red para crear bHealth; una plataforma de vigilancia de los efectos secundarios de los fármacos que acorta los tiempos tradicionales y los lentos protocolos del sector. La iniciativa consiste en el análisis de Twitter para detectar nuevos efectos secundarios de medicamentos no reportados previamente en la fase de análisis clínico por otros medios, como por ejemplo el Vademecum. La solución podría conectarse con las unidades de farmacovigilancia de los países, aunque  no lo hace al día de hoy y sería un punto del desarrollo de la siguiente fase del proyecto.

Predicción de la ocupación de aparcamientos para optimizar su gestión: Una iniciativa en el ámbito del Internet de las Cosas que persigue el objetivo de crear una infraestructura capaz de visualizar los patrones de comportamiento de los usuarios de la red de aparcamientos subterráneos de B:SM (Barcelona: Servicios Municipales). El proyecto firmó un convenio con el departamento de Innovación de B:SM para trabajar con datos reales y analizar y predecir ocupaciones futuras de los aparcamientos a través de técnicas de machine learning. Estos datos pueden consultarse en una aplicación web que funciona también en dispositivos móviles, una iniciativa donde se han aplicado técnicas de transformación de datos y creación de modelos de predicción; algunas de las principales materias de estudio en el programa del máster. En su puesta en práctica, la iniciativa permite gestionar el aparcamiento de la ciudad de Barcelona para predecir los momentos de mayor ocupación y optimizar las horas valle, entre otros.

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