¿Cómo ha evolucionado el smartphone en 2018?

¿Aunque ya hace tiempo que el mundo de los smartphone no ofrece cambios revolucionarios, es cierto que poco a poco se van haciendo pequeños avances. Para aquellos que durante el último año no habéis estado atentos a las últimas novedades en tecnología smartphone, en esta entrada hacemos un repaso de algunos de los cambios más destacados. De éstos, algunos posiblemente representan una tendencia clara para el futuro. Otros quizá acabarán su vida en breve. Buena parte de las novedades tienen como culpable el móvil sin marcos. Hace ya mucho tiempo que se instauró la tendencia de reducir al máximo los marcos del teléfono, de tal forma que el frontal sea casi todo pantalla. Esta tendencia no ha sido algo precisamente menor, puesto que ha representado uno de los mayores retos tecnológicos para los diseñadores de teléfonos móviles. Si la parte frontal del teléfono es ocupada exclusivamente por la pantalla, los diseñadores tienen que encontrar la manera de colocar en el terminal elementos básicos como el lector de huellas o la cámara frontal. Esto ha traído numerosas innovaciones, algunas de ellas tan complejas como la aparición del notch y el uso del reconocimiento facial para desbloquear el teléfono. En este sentido, en el último año hemos visto cómo va madurando una nueva tecnología que permite incorporar el lector huellas bajo la pantalla. Lector de huellas bajo la pantalla El clásico patrón de pantalla o PIN de desbloqueo fue sustituido hace años por algo bastante más seguro: el lector de huellas. Este se situó en la parte delantera de los terminales (situarlo en el lateral o detrás parece menos cómodo), pero...

Medicina de precisión basada en los datos

Desde hace unos años se promueve el concepto de medicina de precisión o, también, medicina personalizada para referirse a la adaptación de los tratamientos médicos a las características individuales de cada paciente. El modelo requiere el desarrollo de capacidades para clasificar a la población en subconjuntos de individuos susceptibles de padecer una determinada enfermedad o de su reacción a un determinado tratamiento y en el diseño de actuaciones preventivas, de diagnóstico o de curación enfocadas a estos grupos. “Se trata de proporcionar el tratamiento adecuado al paciente adecuado en el momento adecuado” (the right treatment to the right patient at the right time”,  como dice Larry Chu, un asesor del presidente Obama en la iniciativa de Medicina de Precisión, anunciada en 2015,  que ahora comienza a dar sus primeros frutos y a la que nos referíamos en la entrada anterior.  El proyecto incluye la recogida de datos de un millón de americanos voluntarios de diferentes características y su seguimiento a lo largo de diez años. Estas características no son sólo genéticas, sino también ambientales o de estilo de vida, además de su historial de salud. De igual forma, medicina de precisión no sólo quiere decir la robótica, la automatización o el diseño de nuevas drogas –aunque el instituto de innovación fundado por Clayton Christensen considera que el gasto en tratamientos equivocados es equivalente al gasto en investigación farmacéutica. Otros datos señalan la enorme variabilidad de las actuaciones médicas y de su adecuación en procesos muy comunes, como la depresión, la gripe, la neumonía, la hepatitis, las enfermedades respiratorias crónicas o los problemas coronarios. No se trata sólo ni principalmente de gasto...

Usos avanzados de la Inteligencia Analítica en Sanidad

En su introducción al compendio Analytics in Healthcare and the Life Sciences, Dwight McNeill, llama la atención sobre la ironía que representa que, en un sector fundado en la investigación masiva sobre el origen y el tratamiento de las enfermedades y donde los profesionales son gente bien formada y entrenada, la cultura de los datos no está bastante extendida ni entre los clínicos ni entre los gestores. Hace unos años, el famoso estudio de McKinsey sobre Big Data en Sanidad también mostraba la disparidad entre el potencial y la realidad. En la adaptación del modelo Delta de madurez analítica que ha hecho Tom Davenport con el HIMSS, la mayoría de los hospitales se sitúa en el estadio 2 de 5, o sea el de la inteligencia de negocio localizada en los informes financieros y de actividad. Descargar (PDF, 69KB) Fuente: Cortesía de Althaia Xarxa Assistencial de Manresa, a partir de Jason Burke (2013) He trabajado en los últimos años con varios grupos sanitarios y nos ha costado casi siempre encontrar ideas, proyectos y liderazgos que vayan más allá del reporting tradicional, de la epidemiología clásica o de problemas operativos que se resuelven mejor con los sistemas de gestión transaccionales (los ERP, ciertamente, no son muy inteligentes y entonces es lo que pasa). Nos referimos a todo ésto en un post anterior. Es verdad que las cosas van mejorando. Quizá el modelo teórico basado en “estadios”, que conduce a la melancolía, deba superarse. Por ejemplo, a partir del marco de trabajo formulado por Jason Burke, que fue el líder de SAS para el sector sanitario y uno de los mayores expertos en esta...

UOC Data Day 2018 – Madrid

Hace unos meses los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya organizaron la primera de las sesiones del UOC Data Day (D^2) en Barcelona. Podéis revisar los vídeos de las sesiones aquí. Volvemos con la edición del evento en Madrid que se celebrará el próximo 23 de Octubre. Como en anteriores ediciones es un evento gratuito enfocado a todas aquellas personas que tengan interés en las nuevas tecnologías relacionadas con los datos. Se llevaran a cabo charlas con académicos y profesionales apasionados por compartir conocimientos en este ámbito. Eso sí, en esta edición hemos cambiado de localización y se realizará en el Auditorio Tienda Telefónica Gran Vía 28 (Madrid) a partir de las 17:00. El programa de esta edición consiste en: 17:00– Bienvenida y presentación de la jornada 17:15 – Todo el Big Data es igual, por Guillem Borrell (Team Lead en Kernel Analytics) 17:45 – Casos de uso del data Science para una Smart city,  por María Medina(Data Scientist en PiperLab) 18:15 – Networking & Coffee 18:45 – Disrupción en el Cloud con Autonomous Data Warehouse & Analytics, por Jordi Trill (Big Data and Core Tech Business Development Manager en Oracle) 19:15 – Developing Technology for Healthcare, por Carmen Ruiz (Software Engineer en DeepMind Health) 19:45 – Q&A y clausura Más información e inscripciones: https://symposium.uoc.edu/23305/detail/uoc-data-day-madrid-2018.html ¡Os esperamos en el UOC Data Day...

Introducción a las bases de datos NoSQL en grafo

Las bases de datos NoSQL ya no son una novedad sino una realidad que encontramos en muchas de las aplicaciones que utilizamos diariamente. En el pasado habíamos comentado las características de este tipo de bases de datos y su evolución. A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL no responden a un único modelo de datos, sino a un conjunto de ellos. Actualmente existen centenares de sistemas gestores de bases de datos NoSQL, en general muy distintos entre sí. En aras de favorecer la discusión y su comparación, los sistemas gestores de bases de datos NoSQL se clasifican en diferentes familias: los basados en modelos de agregación (que se pueden agrupar en clave-valor, documental o de grandes columnas) y los basados en grafo. Con este post queremos dar inicio a una serie de entradas que sirvan de tutorial a quienes quieran aprender a utilizar bases de datos NoSQL. En esta primera entrada, empezaremos viendo qué es una base de datos en grafo, qué modelo de datos permiten gestionar estas bases de datos y mostraremos algún ejemplo de uso. En las siguientes entradas aprenderemos a utilizar Neo4j, la base de datos en grafo de uso más extendido en la actualidad, según dbengines, y veremos algunos casos prácticos. Las bases de datos NoSQL en grafo permiten representar los datos utilizando estructuras de grafos. Un grafo es una representación abstracta de un conjunto de objetos. Los objetos de los grafos se representan mediante vértices (también llamados nodos) y aristas. El modelo en grafo es útil cuando los datos a almacenar tienen multitud de interrelaciones entre sí, y...

UOC D^2 2018 – Barcelona

El año pasado hicimos dos sesiones sobre Big Data y Data Science. A estos eventos les llamamos UOC Data Day (D^2). Podéis revisar las sesiones aquí. Recordemos qué son los UOC D^2: El UOC Data Day es un evento gratuito enfocado a todas aquellas personas que tengan interés en las nuevas tecnologías relacionadas con los datos. Se llevaran a cabo charlas con académicos y profesionales apasionados por compartir conocimientos en este ámbito. Empezamos con la edición en Barcelona el próximo 16 de Mayo, para la que –creemos– hemos preparado un programa muy interesante. 16:00 – Bienvenida y presentación de la jornada 16:15 – Experiencias del uso de Kaggle en el entorno educativo superior, por Laia Subirats (Data science researcher en Eurecat (Technology Centre of Catalonia)) 16:45 – Propagación de la mora en redes financieras, por Jordi Nin (Senior Data Scientist en BBVA Data & Analytics) 17:15 – Networking & Coffee 17:45 – ¿Cómo estructurar un buen proyecto de Machine Learning?, por Anna Bosch Rué (VP Data Intelligence at Launchmetrics) 18:15 – Descifrar la red cerebral: el gran desafío de la neurociencia del S.XXI, por Eloy Martínez de las Heras (Investigador Postdoctoral en el grupo ImaginEM. Hospital Clínic de Barcelona e IDIBAPS) 18:45 – Q&A y clausura Más información e inscripciones: https://symposium.uoc.edu/20699/detail/uoc-data-day-2018-barcelona.html ¡Os esperamos en el UOC Data Day (D^2)!   Nota: Este artículo ha aparecido previamente en el blog de Análisis y Ciencia de Datos de la UOC: http://dataanalysis.blogs.uoc.edu/. Josep Curto es director académico del Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data (MiB) en los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya. También es director de Delfos Research, empresa especializada en la investigación de los mercados...