23/10/2017

Ciencia y tecnología en campo de la salud

 

La gente conoce los alimentos que mejoran su salud, pero los hábitos de consumo siguen siendo el principal factor de muchas enfermedades como la obesidad.

 

Cognodata Consulting, firma especializada en este campo, indica que hay causas de igual o mayor importancia que la nutrición que afectan la dieta.

 

Estos factores pueden ser individuales (actividad física diaria, economía, psicología) o colectivos (cultura, acceso a educación nutricional, concepción de la belleza).

 

Para integrar todos los factores, Cognodata desarrolló el marco analítico de la ciencia nutricional 2.0, basada en:

 

  1. Aplicaciones para la gestión genómica en la cloud, que logra reducir el número de dependencias tecnológicas y económicas para la realización de estos estudios. Actualmente empresas como Google o Amazon permiten almacenar datos genómicos, acceder a datos públicos y privados, administrar el flujo de trabajo y las tareas, procesar los datos y visualizarlos de forma intuitiva para el cliente.

 

2. Incorporación de wearables y otras tecnologías de tracking y monitoreo. El constante desarrollo de wearables que monitorizan distintas partes del cuerpo humano conlleva a que sus precios bajen. Asimismo, han aparecido los smart plates (platos inteligentes) que identifican la comida, peso, aporte nutricional y calórico, y APP para móviles que permiten realizar las mismas funcionalidades a partir de tecnologías de detección de imágenes (IM2Calories de Google). Con estas tecnologías, se puede llegar a un conocimiento de la salud en tiempo real y más exacto que las tradicionales encuestas sobre nutrición y estilos de vida.

 

3. Big Data y Machine Learning de la Ciencia Nutricional 2.0. Además de la información recopilada en los puntos anteriores, se desarrolla un big data incorporando componentes como datos demográficos y económicos, índices de salud, contaminación y acceso a la comida saludable, entre otras muchas variables. Ante un modelo con tantos datos, se desarrolla Machine Learning, generando una inteligencia artificial capaz de aprender y predecir el comportamiento biológico. Ello permite una mayor precisión y reducción de tiempos y recursos.

 

 

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