Control de pandemias mediante big data

junio 11

RaimaDMA051 - ¿Tiene el Big Data el potencial de predecir pandemias?

Es probable que aumente la posibilidad de pandemias mundiales a medida que crezcan los viajes y el comercio internacional. Pero se pueden adelantar mediante el uso de bases de datos que rastrean indicadores clave a nivel mundial.

RaimaDMA051 - ¿Tiene el Big Data el potencial de predecir pandemias?

Investigaciones recientes han sugerido que la peste o peste negra que devastó Europa en el siglo XVII en realidad comenzó en Asia y fue portada por jerbos.

Ahora, con comunicaciones globales modernas eficientes y fluidas, la amenaza de pandemias generalizadas se ha convertido en una fuente de considerable preocupación en todo el mundo. En las últimas décadas hemos visto la rapidez con la que enfermedades como el H1N1 y el sida pueden propagarse a través de fronteras y océanos.

Hasta hace relativamente poco tiempo, el control de estas enfermedades tenía que ser reactivo en lugar de proactivo. Pero ahora, con muchos más viajes y transporte de larga distancia, junto con el aumento de la resistencia microbiana a los antibióticos, esta ya no es una respuesta adecuada.

Entonces, ¿los macrodatos tienen el potencial de predecir pandemias, dando así tiempo a las comunidades médica y médica para preparar una respuesta adecuada?

Sería necesario recopilar y cotejar datos de muchas fuentes. La mayor parte de esto probablemente provenga de registros médicos generales globales, de modo que se puedan detectar brotes individuales; si un solo caso se convierte en un grupo de varios, esta podría ser la indicación más temprana posible del comienzo de un problema generalizado. Si comenzaran a aparecer más casos, su ubicación podría cruzarse con las rutas comerciales y los cursos de agua. Otros análisis y referencias cruzadas pueden incluir el seguimiento de las poblaciones de animales que se sabe que son portadores de determinadas enfermedades, centrarse en una red de ubicaciones clave donde la transferencia viral puede ser más probable e incluso supervisar la compra de productos farmacéuticos con y sin receta.

De hecho, este tipo de trabajo ya está muy avanzado y se han obtenido muchos éxitos.

Obviamente, el conjunto de datos en un sistema de monitoreo de este tipo será muy, muy grande y crecerá constantemente. Dado que los datos se recopilan de tantas fuentes durante períodos de tiempo muy prolongados, la elección del sistema de administración de bases de datos podría ser fundamental para el éxito. Idealmente, la tecnología debería ser fácil de usar. También debe ser flexible, de modo que pueda adaptarse y actualizarse con el tiempo; no debe haber posibilidad de quedar atrapado en el producto de un solo proveedor (el proveedor puede dejar de comercializar, descontinuar el producto o hacer subir los precios). Los sistemas de administración de bases de datos como el RDM de Raima pueden ofrecer la solución perfecta para tales aplicaciones. En términos de flexibilidad, puede manejar API (interfaces de programas de aplicación), ODBC (Conectividad abierta de bases de datos), JDBC (Conectividad de bases de datos Java), etc., y con su código fuente disponible para los usuarios, RDM es efectivamente un producto de código abierto.

RDM ha sido bien probado en muchos proyectos, grandes y pequeños, desde su lanzamiento original hace 20 años y es popular entre los usuarios de muchos sectores, incluidos defensa, negocios, salud, educación, investigación, cartografía, etc.

RDM tiene un historial como uno de los principales sistemas de administración de bases de datos del mundo. Se utiliza a menudo en proyectos de big data, pero se adapta igualmente a una gran variedad de aplicaciones.

Get notified about new RDM updates

Be the first to know about new Raima Database Manager updates when they go live, use cases, industry trends and more.