Mobile World Congress: Apps y salud

03 sábado Mar 2018

Posted by José Félix Rodríguez Antón in CIENCIA, INDUSTRIA FARMACÉUTICA, SANIDAD

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apps, big data, Informe "The App Date", Informe PwC, internet, wearables

mobile world congress

En el Mobile World Congress las aplicaciones relacionadas con la salud han tenido una gran importancia. En el terreno de los wearables, el internet y el grafeno.

Cada vez hay más pacientes que usan las tablets y teléfonos digitales para sobrellevar las enfermedades:
• Información sanitaria
• Monitorización de parámetros biológicos
• Ayuda en el diagnóstico

El informe “The App Date”, presenta las cincuentas mejores aplicaciones móviles en lengua española, elaborado por la Cátedra ISC (Innovación, Salud y Comunicación) de Zeltia, la Universidad Rey Juan Carlos, RDi (Red de Innovación) y Wake App Health.
Ayudan en la gestión de enfermedades crónicas, hábitos de vida saludable o detección temprana:

• “30 años de VIH”: guía con información científica sobre los orígenes de la enfermedad y avances médicos conseguidos.
• “Contigo”: proyecto protagonizado por 16 mujeres que han superado un cáncer de mama y que ayudan con su experiencia a otras pacientes.
• “Doctoralia”: dirigida a profesionales y pacientes para facilitar la gestión de citas médicas y búsqueda de especialistas.
• “iDoctus”: ayuda a la práctica clínica del médico y al diagnóstico de enfermedades con servicios de documentación.
• “Social Diabetes”: ayuda al control de la enfermedad, calculando las dosis de hidratos y la administración de insulina.
• “Ablah”: para la comunicación entre pacientes con autismo y dificultades en el habla.
• “Dermomap”: dirigida a profesionales para ayudar al diagnóstico de enfermedades cutáneas.
• “Endomondo”: entrenador personal y que incluye sistema GPS y pulsómetros.
• “Sanitas embarazo”: ofrece información sobre cada etapa de la gestación de la mujer.
• “Universal Doctor Speaker”: traductor médico para pasar consulta.

El informe PwC destaca que la utilización de aplicaciones ahorra grandes costes sanitarios, hasta 100.000 millones de euros en la Unión Europea.

app

Durante cuatro días, han pasado 108.000 personas y 2.400 empresas han presentado los productos (600 de tecnología emergente), la tecnología 5G ha sido la protagonista de los expositores:

• “Fujitsu”: IA (Inteligencia artificial) para detectar retinopatía diabética, con imágenes de alta resolución.
• “Clínico de Barcelona”: quirófano con sistema 5G, robotizado. Con tecnología para el manejo de gran cantidad de datos.
• “Instituto Catalán de Nanociencia y Neurociencias (ICN2)»: implantes cerebrales para recuperar el habla en pacientes con enfermedad neuronal.
• “4YFN” (Cuatro años desde hoy): plataforma para conectar empresas emergentes con inversores.
• “Biolnnove”: análisis genético.
• “Io-Med”: desarrollo de software para analizar historias médicas de pacientes (extraer información).
• “Haido”: tecnología para interaccionar entre profesionales, videoconferencias.
• “Teléfonos inteligentes”: con sistemas de sensores que alertan a los familiares o cuidadores en caso de anomalías.
• “Lenovo Vital Mod” o “Motorola Health Mod”: colocando un dedo mide la presión arterial, temperatura corporal, saturación de oxígeno en sangre, frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria.
• “Hay sun”: startup balear que trata de evitar enfermedades relacionadas con la exposición al sol.
• “ehCOS SmartlCU”: software destinado a mejorar la atención de pacientes en las unidades de cuidados intensivos.
• “MJN Neuroserveis”: dispositivo para predecir las crisis de epilepsia.
• “iXensor”: miden glucosa en sangre o fertilidad según el ciclo de ovulación .
• “Sense4 care”: sensor que se aplica en la cintura, detecta caídas o poco movimiento.
• “eye Twitter”: permite a personas con discapacidad controlar el teléfono móvil con la mirada.
• “eye tracking”: permite navegar por internet con la mirada.

Bibliografía:

• Informe Pwc: aporte de las tecnologías al valor sanitario.2014

Haz clic para acceder a tecnologias-sector-sanitario.pdf

• Digital Health & Wellness Summit 2018
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/digital-health-wellness-summit-2018

• Informe de las 50 mejores apps de salud en español, elaborado por The App Date, con el impulso del Observatorio Zeltia y la colaboración de la Cátedra conjunta Zeltia-Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, Wake App Health y Red de Innovación (RDi). 2014.

• Informe sobre las apps en España 2013. The App Date. 2013.

• 50 Mejores Apps de salud.2014

Haz clic para acceder a Informe-TAD-50-Mejores-Apps-de-Salud.pdf

Links relacionados:

• Introduction to mHealth Online Training Course and mHealth at the NIH

• The Story of Digital Health

• Open TeleHealth

• Mobile World Congress Barcelona 2018
https://www.mobileworldcongress.com/about/

• Health Apps Mobil World Congress
http://bcnhealthapp.com/blog/healthapp-at-the-mobile-world-congress/

El Big Data y la salud

04 sábado Mar 2017

Posted by José Félix Rodríguez Antón in CIENCIA, SANIDAD

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big data, biometric, Cisco, Hadooc, HBase, IBM, IBM Infosphere BigInsights, IBM Infosphere Streams, M2M, Mike 2.0, NASA, petabyte, terabyte

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La explosión del “Big Data” está modificando los procesos de análisis de datos, para resolver problemas complejos relacionados con la investigación científica y biomédica, educación en la salud, etc.

Las empresas, los usuarios y dispositivos, generan gran cantidad de datos; que han crecido exponencialmente, cuyo análisis ayudará a conseguir ventajas competitivas. Es necesario una tecnología para mover el volumen de datos. También metodologías y procesos para acceder y explotar esta información.

Enviar correos electrónicos por e-mail, mensajes por WhatsApp, publicar un estado en Facebook, twittear contenidos o responder a una encuesta por la calle son cosas que hacemos a diario y que generan datos y metadatos que pueden ser analizados.

Big Data o Datos masivos son una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software convencional para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable. En 2012 se estimaba su tamaño de entre una docena de terabytes hasta varios petabytes en un único conjunto de datos. Suficientemente masivo, como para poner de relieve cuestiones referentes al anonimato.

Gibabyte: 1.000.000.000

Terabyte: 1.000.000.000.000

Petabyte: 1.000.000.000.000.000

Exabyte: 1000.000.000.000.000.000

Tipos principales de datos Big Data:

Datos estructurados: datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los números o las cadenas de caracteres. Ej.: Las bases de datos y las hojas de datos.
Datos no estructurados: datos en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de formato específicos: Ej.: e-mails, Pdf
Datos semiestructurados: datos que no se limitan a campos determinados, pero que contienen marcadores para separan los diferentes elementos. Poseen los propios metadatos semiestructurados Ej.: HTML, XML y JSON.

Además del gran volumen de información, hay que tener en cuenta en el manejo del Big Data la gran variedad de datos (dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc.), y la velocidad de respuesta para obtener la información adecuada en el momento preciso.

Esta información es generada por las personas directa e indirectamente de forma continuada en cada una de las actividades que realizamos varias veces al día con los “smartphones”, transacciones financieras en línea y bases de datos con datos de la población. También en la comunicación entre ordenadores (M2M machine-to-machine).

Tipos de procedencia datos Big Data:

Web and Social Media: procedente de redes sociales como Facebook, Twitter, Linkedin, blogs, etc.
Machine-to-Machine (M2M): procedente de conexiones entre dispositivos, con transmisiones a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas.
Big Transaction Data: registros de facturación, telecomunicaciones con registro de las llamadas (CDR).
Biometrics: información biométrica como reconocimiento facial, genética, etc.
Human generated: llamadas telefónicas, notas de voz, documentos electrónicos, etc.

Hay bases de datos OLTP (On Line Transaction Processing), dinámicas, donde la información se puede consultar y modificar en tiempo real y bases de datos OLAP (On Line Analytical Processing), estáticas, donde la información en tiempo real no está afectada.

Principales herramientas para trabajar con Big Data:

Son ecosistemas de proyectos que permiten simplificar, administrar, coordinar y analizar grandes volúmenes de información.

Hadoop: es un proyecto de alto nivel Apache, construido y usado por una comunidad global de contribuyentes, mediante programación Java. Un clúster típico Hadoop incluye un nodo maestro y múltiples nodos esclavos.

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El nodo maestro consiste en Jobtracker (rastreador de trabajos), Tasktracker (rastreador de tareas), Namenode (nodo de nombres), Datanode (nodo de datos); un nodo esclavo o compute node (nodo de cómputo) es un Datanode y un Tasktracker .

Hadoop MapReduce: es el núcleo de Hadoop, se refiere al proceso map (toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto), una fase intermedia es la denominada shuffle (obtiene las tuplas (pares de llave/valor) del proceso map y determina que nodo procesará estos datos dirigiendo la salida a una tarea reduce en específico.

Hadoop Common: son un conjunto de librerías que soportan varios subproyectos de Hadoop.

Avro: es un proyecto de Apache que provee servicios de serialización.

Cassandra: es una base de datos no relacional distribuida y basada en un modelo de almacenamiento de “clave-valor”, desarrollada en Java.

Chukwa: diseñado para la colección y análisis a gran escala de “logs”.

Flume: su tarea principal es dirigir los datos de una fuente hacia otra localidad, hay tres entidades principales: sources (fuente), decorators (operación dentro del flujo de datos) y sinks( destinos).

HBase: base de datos columnar (column-oriented database) que se ejecuta en HDFS.

Hive: una infraestructura de data warehouse que facilita administrar grandes conjuntos de datos que se encuentran almacenados.

Jaql: fue donado por IBM a la comunidad de software libre. Formato JSON( Query Language for Javasript Object Notation) lenguaje funcional y declarativo, diseñado para procesar grandes volúmenes de información .

Lucene: proyecto de Apache para realizar búsquedas sobre textos.

Oozie: proyecto de código abierto que simplifica los flujos de trabajo y la coordinación entre cada uno de los procesos.

Pig: el lenguaje PigLatín diseñado para manejar cualquier tipo de dato y Pig es el ambiente de ejecución.

ZooKeeper: proyecto de código abierto de Apache que provee infraestructura centralizada y de servicios que pueden ser utilizados por aplicaciones para asegurarse procesos en los cluster serializados o sincronizados.

En la investigación biomédica, salud, educación hay proyectos donde se emplea análisis Big Data:

En la pandemia de la gripe A, el website Google Flu Trends, gracias a los resultados de las búsquedas de usuarios que contienen “Influenza-Like Illness Symptoms”, agregando ubicación y fecha, se predijo la actividad de la gripe con dos semanas de antelación. Los países con sistemas de predicción poco desarrollados pueden hacer uso, tomando las medidas oportunas.
En la esclerosis múltiple, una enfermedad que afecta a la médula espinal y al cerebro, la Universidad de Nueva York (SUNY), están aplicando análisis con big data.
Monitorización de bebes prematuros, en el instituto de Tecnología de la Universidad de Ontario (UOIT), análisis en tiempo real de IBM (IBM InfoSphere Streams).
Investigaciones relacionadas con el cáncer, por el Lineberger Comprehensive Cancer Center, utilizan Hadoop y HBase en el proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA).
Investigación de secuencias de proteínas, para determinar enlaces evolutivos se usa Hadoop en el PSG College of Technology, India.

Bibliografía: