Big Data, qué es y cómo los datos están revolucionando la medicina y la inteligencia artificial

La sociedad a día de hoy vive en una época en la que los datos están por todas partes. Cada vez que usas tu móvil, compras en internet o incluso ves que tu ciudad tiene varias cámaras por las calles, estás generando información. 

Pero, ¿qué pasa con toda esa información? ¿Quién la lee? ¿Para qué sirve? Estas son las preguntas que el big data intenta responder. Es un tema que suena complicado, pero que en realidad afecta a las vidas de todos de forma que ni siquiera se puede imaginar.

Desde predecir qué serie te gustará ver a continuación hasta ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades más rápido, el big data está cambiando la forma en que funciona el mundo. 

Por estos motivos, es hora de conocer a fondo qué es exactamente, cómo surgió y por qué es tan importante.

¿Qué es el 'big data'?

Imagina que estás en una playa intentando contar todos los granos de arena. Sería algo imposible, ¿verdad? Pues el big data es algo similar, pero aquí se habla de información. Es tanta que los métodos tradicionales de procesarla se quedan cortos.

Cuando se habla de big data, no solo se hace referencia a mucha información, sino a información que llega muy rápido y de muchas formas diferentes. Pueden ser textos, imágenes, vídeos, señales de GPS, y un largo etcétera. 

Los expertos suelen hablar de las "3 V" del big data: Volumen —mucha información—, Velocidad —llega muy rápido— y Variedad —viene en muchos formatos diferentes—. Algunos añaden una cuarta V de Veracidad, porque con tanta información, es importante asegurarse de que sea correcta.

Pero el big data no es solo acumular información sin más. Lo importante es lo que se hace con ella. Su verdadero poder está en analizarlo para obtener ideas que ayuden a tomar mejores decisiones.

"El big data se ha convertido en la herramienta clave para muchas empresas que basan ya en él todas sus decisiones", explica Óscar Quero, director del Máster de Ciberseguridad y Business Intelligence de OBS Business School. "Las posibilidades de desarrollo de big data se podrían considerar infinitas", añade.

Desde 1960 hasta su 'boom' en los 2000

Aunque el término "big data" es relativamente nuevo, la idea de recopilar y analizar grandes cantidades de información no lo es tanto. Se podría decir que comenzó con los primeros censos, hace miles de años.

Sin embargo, el big data, tal como se conoce hoy, empezó a tomar forma en los años 60 y 70, con la aparición de las primeras bases de datos digitales. En ese entonces, almacenar información en ordenadores era algo muy novedoso, aunque por supuesto, esas máquinas eran mucho menos potentes que los smartphones actuales, por ejemplo.

El verdadero boom llegó con internet. De repente, la cantidad de información disponible creció de manera exponencial. Cada página web, cada correo electrónico, cada búsqueda en Google... todo generaba datos. Y luego llegaron las redes sociales, multiplicando aún más la cantidad de información que se producía a diario.

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Usando Facebook como ejemplo, este genera más de 500 TB de datos todos los días. Estos datos incluyen imágenes, videos, mensajes y más.

Pero no fue hasta principios de los 2000 cuando el término "big data" empezó a popularizarse. Las empresas y organizaciones se dieron cuenta de que toda esa información que estaban acumulando podía ser muy valiosa si sabían cómo analizarla. Desde entonces, no ha dejado de crecer y evolucionar, convirtiéndose en una herramienta clave en campos como la medicina, el marketing, la ciencia y hasta el deporte.

Así es como el 'big data' está transformando la investigación médica

Precisamente en el sector de la salud y la medicina en general es donde el big data ha experimentado un gran boom. A primera vista, puede parecer que los mundos de big data y la atención médica no tienen nada en común, pero nada más lejos de la realidad.

Uno de los grandes sectores donde los macrodatos realmente tiene un especial aporte es el de la salud, llegando incluso a salvar vidas. La realidad es que a medida que la cantidad de datos en este sector aumentan considerablemente, cada vez es más necesario un sistema digitalizado.

A esto hay que añadir que la información médica es especialmente compleja y relevante, por lo que cuanto mejor documentada esté y más inversión se realice en este aspecto, realmente se puede hablar de una mejora en la calidad de vida.

Por ejemplo, el sistema de salud de Kaiser Permanente en California ha desarrollado un sistema de gestión de datos para rastrear y predecir la propagación de infecciones, que representan más de 700.000 enfermedades que se pueden evitar y 75.000 muertes en hospitales al año.

Otro claro caso de uso que especifica un informe de OBS School es el servicio 'Watson for oncology', una herramienta de IBM que permite ofrecer respuestas a los sanitarios sobre las patologías de sus pacientes y recomendar los mejores tratamientos.

Por supuesto, los macrodatos y la IA también se utilizan para ayudar en tareas de atención médica más simples, como el flujo de trabajo y la administración. Investigadores del Centro de Ciencia de Datos Clínicos entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para detectar movimiento cuando los pacientes se someten a tomografías computarizadas (TAC), por ejemplo.

Lo cierto es que la pandemia ha incentivado la inversión en esta área, pero el informe de OBS admite que queda mucho camino por recorrer. "El reto es que todo esto impregne también al sector público, bastante reticente a incorporar soluciones tan innovadoras", indica Óscar Quero.

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Una tendencia en auge por su claro potencial y uso de la IA

Todo este proceso basado en la administración de grandes cantidades de datos puede ser un desafío, así que aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. Las aplicaciones de IA son cruciales como herramientas de análisis de big data, ya que pueden detectar patrones y ofrecer funcionalidades cognitivas para grandes cantidades de datos.

Las empresas pueden extraer información más valiosa de sus datos y obtener una ventaja competitiva a largo plazo. Estos y la IA se están fusionando en una relación inseparable, donde la IA es inútil sin datos y el dominio de los datos es muy complejo sin IA.

Esta tecnología permite que las máquinas realicen tareas similares al uso de las capacidades humanas. Los sistemas pueden, por lo tanto, tomar decisiones inteligentes sin necesidad de un entorno basado en personas.

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Según Forbes y una investigación reciente, la combinación de IA y big data puede automatizar casi el 80% de todo el trabajo físico, el 70% del trabajo de procesamiento de datos y el 64% de las tareas de recopilación de datos. Esto sugiere que los dos conceptos tienen el potencial de afectar enormemente al trabajo humano, mejorando sus capacidades, pero no sustituyéndoles.

"Si se quiere que una iniciativa empresarial de este tipo sea un éxito, es crítico combinar tecnología e inteligencia humana; por ello las compañías deben tener profesionales preparados que se encarguen de optimizar los modelos y saber cuáles son las preguntas adecuadas a realizar al sistema", matiza Óscar Quero.

Ya sea de forma privada o para el bien público, el big data promete ahorrar tiempo, dinero y energía. Solo hay que saber cómo interpretar los datos, cómo actuar sobre esas interpretaciones y protegerse contra los ciberdelincuentes para lograr un beneficio colectivo.

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