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XXVII Escuela de Salud Pública de Menorca
Del 19 al 27 de septiembre de 2016
Llatzeret de Maó (Menorca)
Institut Menorquí d'Estudis - Camí des Castell, 28 - 07702 Maó (Menorca) - Tel. 971 351500 -
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"Los datos hablan pero hay que saber interpretarlos"

21/09/2016

Traducir datos en conocimientos para la toma de decisiones. Este es el gran reto al que se enfrentan hoy en día todos los sectores, incluido el ámbito sanitario donde el Big Data tiene cada vez mayor impacto en la gestión administrativa o la investigación clínica y epidemiológica. Aprender a utilizar herramientas para la explotación y almacenamiento de datos ha sido, precisamente, uno de los cursos formativos que se han realizado esta semana en la Escuela de Salud Pública de Menorca a cargo de Jaime Pinilla y Christian González de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria.

“Los datos hablan pero hay que saber interpretarlos”, asevera Pinilla. En este campo es preciso contar con técnicas que expliquen el comportamiento de los datos, automatizar algoritmos de análisis y utilizar herramientas para aplicar el Machine Learning. De entre todos los soportes informáticos, los profesores se decantan por el programa R por las ventajas que representa el hecho de ser un software libre, por su alta capacidad de procesamiento de datos y por sus potentes herramientas de visualización de los mismos. Durante tres días, los 22 economistas, bioinformáticos así como profesionales del ámbito de la estadística y la medicina que han asistido al curso en el Lazareto de Maó han aprendido a manejar esta herramienta desde una vertiente teórica y práctica.

Pinilla asegura que los Big Data “como tantas otras cosas, es una herramientas de doble filo” en alusión a la controversia que genera la acumulación y proliferación de datos y el uso que se puede hacer con ellos. Entre otras vertientes, en el ámbito de la investigación sanitaria este tipo de herramientas son un complemento importante a los ensayos clínicos controlados aleatorios, que resultan costosos en tiempo, dinero y que pueden tener consecuencias de tipo ético. En estos casos, explica el experto, es importante poder incorporar y analizar datos del mundo real de todos los pacientes que son objeto de estudio. El análisis y tratamiento de datos masivos, sin embargo, no elude el trabajo previo imprescindible de limpieza y depuración de los mismos para garantizar la fiabilidad de cualquier investigación, matiza Pinilla.

 
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