Evidencia de Aprendizaje Líneas de investigación en la actualidad

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Menciona que es el Big Data

De acuerdo con Ricardo Barranco Fragoso de IBM (2012) El Big Data es el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones.

Las aplicaciones que hay cada día que nos facilita analizar el conjunto total de datos, lo que nos permitirá establecer resultados mucho más precisos, más baratos y también más inesperados.

Como se recolectan los datos en el Big Data

De acuerdo con CIM (Centro de investigación de Mercado) El Big Data recolecta, analiza y separa la información relevante, con diferentes tipos de tecnología:

Biometrics: analiza al ser humano.

Human Generated: recolecta datos de correos electrónicos, estudios médicos, notas de voz.

Machine-to-machine (M2M): esto a través de tecnologías que se conectan a dispositivos, como velocidad o temperatura.

Big Transaction Data: registro de datos en telecomunicaciones, como el registro exacto de una llamada telefónica.

Web and social media: Información obtenida de redes sociales como: Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest, Linkedln, blogs, páginas web etc.

El glucómetro que sirve para poder analizar los niveles de azúcar en la sangre.

Por ejemplo, la aplicación Health2Sync permite conectar el glucómetro con el teléfono y sincroniza los datos.  Y así poder llevar un registro.

Que paradigma de investigación se utiliza para analizar el Big Data

El paradigma de investigación que se utiliza en el Big Data es Cuantitativa ya que este por las herramientas nos permite analizar y hacer grandes cantidades de investigación con los datos obtenidos

Por medio de los datos obtenidos cuantitativamente podemos llevar un registro del paciente por medio de herramientas, aplicaciones.

Porque es importante la predicción para el Big Data

De acuerdo con Raúl Arrabales Moreno (2016) podemos aplicar diversas técnicas a nuestros datos para predecir cómo van a evolucionar en el se construyen usando técnicas matemáticas y de inteligencia artificial, permiten inferir cómo se comportará en el futuro una variable (predecida) en función de una serie de variables predictoras

Por medio de análisis clínicos, así como diagnósticos para poder determinar una mala alimentación y poder llegar a una predicción importante del paciente hacia su salud.

Problemas éticos del Big Data

Un problema ético del Big Data puede ser que mucho de los datos que se utilizan no son confiables, algunos son falsos, o muchas veces se pone en riesgo la privacidad. esto genera que se ponga en riesgo la ética del Big Data.

Si una persona se deja guiar por páginas de nutrición que no son de fuentes confiables y de las cuales llegara a tener consecuencias, en su salud.

Cuáles son los límites del Big Data

No tiene límites ya que cada día hay crecimiento de información digital.

En la nutrición por ejemplo cada día hay nueva información nuevas aplicaciones que nos permitirán ir creciendo como nutriólogo ya que nos permitirán mejorar para brindar un mejor diagnostico con el paciente.

Porque puede beneficiar al campo de la nutrición

De acuerdo con David Martínez Sinarro de AINIA, el beneficio del Big Data se partir del tratamiento masivo de datos recopilada de pacientes, así como de la aplicación de otras tecnologías de la información y las comunicaciones, podemos avanzar hacia una atención sanitaria más personalizada donde el paciente va a ser cada día más protagonista y activo en la gestión de sus propias patologías

Nos ayudara a encontrar nuevos tratamientos, así como regimes alimenticios, así como explorar los resultados obtenidos, a si abordar la salud de cada persona.

Como puede perjudicar al campo de la nutrición

En el campo de la nutrición puede perjudicar en la privacidad de los datos del paciente.

Puede perjudicar si por alguna razón los datos que brinda el paciente hacia el medico fueran expuestos por algún fallo del big data. Perjudicando tanto al Doctor como al paciente.

Cuanta información estas aportando al Big Data.

El Big Data se caracteriza por la generación de un gran volumen de datos a una gran velocidad -incluso en tiempo real- y con una gran velocidad de actuación, algo que forma parte del paradigma del mundo hiperconectado en el que vivimos. De la información que aportamos de forma constante nacen toda clase de indicadores que sirven para la elaboración de tendencias, predicciones, segmentos de público objetivo o toma de decisiones.

La información que se aporta es el potencial de mejorar la atención sanitaria, con acceso de los profesionales a un conocimiento que facilite su toma de decisiones y proporciona la posibilidad de realizar estudios observacionales en una escala y a una velocidad a la que no se pueden aproximar los ensayos clínicos.