Descifrando códigos de sostenibilidad en Ciencias de Datos

Resumen

La globalización transforma las dinámicas individuales y organizacionales, influyendo en gerencias inteligentes, marketing, digitalización e innovación, entre otras novedades; abriendo nuevos mercados, perspectivas y oportunidades para organizaciones inverosímiles y sus alcances. Sin embargo, emerge una creciente demanda de manejo eficiente de datos. Lo anterior es uno de los desafíos generadores de la Industria 4.0, con sus tecnologías inteligentes y, en particular, el progreso de la Inteligencia Artificial (IA). Desde la Ciencia de Datos, la IA se ha convertido en una herramienta esencial para procesar y reorganizar la gran cantidad de datos generados por diversas fuentes y canales. Además, este enfoque favorece un desarrollo sostenible al optimizar recursos y mejorar la toma de decisiones, impactando en su perfil personal, laboral y necesidades de los empleadores. En la medicina, la IA desempeña un papel fundamental. Herramientas de IA permiten, entre otras cosas, la cuantificación volumétrica de regiones cerebrales afectadas por enfermedades como la ataxia espinocerebelosa tipo 2 (SCA2) en imágenes de resonancia magnética, que posibilitan mayor precisión y exploraciones antes no logradas. Estos avances además de mejorar la precisión del diagnóstico, también contribuyen a la planificación de tratamientos personalizados. Desde estas pautas, un enfoque combinado y un alcance causal de mejorar los resultados de imagenología para favorecer decisiones de la ruta crítica del desarrollo de enfermedades neurodegenerativas, se propone una solución desde el mejoramiento de los algoritmos que generan de la IA transformando herramientas computacionales para la cuantificación volumétrica de las regiones cerebrales afectadas por SCA2.