Actualmente se están colectando y acumulando una gran cantidad de datos a una tasa incremental. Por consiguiente, existe una necesidad de creación de nuevas estrategias y herramientas que asistan a los humanos en la extracción de información útil de este cuerpo de información digital, en constante crecimiento.
Esta tarea puede realizarse mediante distintas técnicas de ciencia de datos, que permiten integrar información, y descubrir y extraer patrones que en principio no resultan evidentes. Asimismo, la aplicación de estas herramientas permite generalizar, caracterizar, clasificar, segmentar y asociar datos de distinta índole, así como estudiar la evolución de distintos patrones, visualizar la información, y extraer conocimiento a partir de diversas fuentes. En particular, la aplicación de métodos de aprendizaje automático posibilita la explicación de distintos fenómenos, y la generación de predicciones a partir de nuevas observaciones.
En el campo de las ciencias biomédicas esto se traduce en un soporte a la toma de decisiones por parte de los profesionales experimentados, quienes podrán utilizar la ciencia de datos y los algoritmos asociados en distintas aplicaciones, tales como la predicción de susceptibilidades ante determinada medicación, posible evolución de enfermedades o estimación del margen de beneficio ante cierto tratamiento clínico, análisis de patrones epidemiológicos, entre otros.
El objetivo del presente programa es brindar un marco teórico y práctico introductorio de aplicaciones concretas de la ciencia de datos en casos clínicos reales, tal que los alumnos formen un pensamiento crítico ante su uso y visualicen los beneficios de integrar dicho conocimiento en su práctica profesional.
Profesionales de ciencias biomédicas (médicos, biólogos, farmacéuticos, bioquímicos, o afines).
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