Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Científicos desarrollan un algoritmo para predecir cuándo morirá una persona

Unos científicos de la Universidad de Notthingham han desarrollado un sistema basado en Inteligencia Artificial para predecir cuándo morirá una persona. Gracias al procesamiento de una gran cantidad de datos, el algoritmo pretende mostrar las probabilidades que un humano tiene de morir en base a sus hábitos, su salud, etc. Los científicos han sido capaces de desarrollar algoritmos para predecir la muerte más precisos que los modelos desarrollados por humanos expertos. Para ello, se tienen en cuenta una gran cantidad de factores demográficos, biométricos, clínicos y de estilo de vida para cada individuo evaluado.

El detalle del estudio:

  • Para llevar a cabo el estudio, los científicos han tenido que procesar una gran cantidad de datos e información – El equipo de científicos ha usado los datos del UK Biobank para más de medio millón de personas de entre 40 y 69 años. Los datos fueron recogidos entre el 2006 y el 2016.
  • Los resultados del estudio han sido positivos – Para testear las conclusiones arrojadas por el algoritmo, el equipo de científicos contrastó los resultados con los datos de mortalidad facilitados por la Oficina Nacional de Estadísticas del Reino Unido así como el registro de casos de cáncer y las estadísticas de los hospitales y observaron como los algoritmos eran significativamente más precisos que los modelos de predicción desarrollados por el ser humano.
  • Se abre un futuro prometedor en el campo de la medicina preventiva – Este avance junto con números estudios que se están llevando a cabo en la actualidad, suponen un paso adelante más para poder predecir y poner remedio con tiempo a posibles enfermedades o contratiempos en la salud para mejorar la vida de las personas.


Para saber más haz click aquí


NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

¿Cómo será el trabajo en el futuro?

Recientemente se está experimentando una evolución en el mercado laboral tanto en el tipo de puestos de trabajo que ofrecen las empresas como en la adquisición y desarrollo del talento de los empleados. El futuro del trabajo será muy diferente a lo que se puede ver actualmente. Esto se debe a una relación cada vez más estrecha entre el empleo y la tecnología.

Bicicletas de carga móvil: Energizando vehículos...

La transición hacia los vehículos eléctricos ha sido impulsada por su contribución a la reducción de las emisiones y la creación de un futuro más sostenible. Sin embargo, una de las principales preocupaciones para los propietarios de estos vehículos es la falta de infraestructura de carga disponible, ya que en muchas ocasiones encontrar un punto de carga puede resultar una tarea complicada y limitante. La startup UZE ha desarrollado una solución para este problema. En lugar de pedir a los conductores que localicen un punto de carga disponible, UZE lleva la energía directamente donde se encuentre el vehículo.  Esta solución disreuptiva permite superar las limitaciones de la infraestructura de carga actual y ofrece una alternativa conveniente y accesible para cargar los vehículos elécticos. ¿Cómo funciona este servicio?Los clientes solo necesitan utilizar la aplicación de la empresa y solicitar una carga para su vehículo. Una vez solicitada, un operador de la empresa se desplaza en una bicicleta de carga equipada con paquetes de baterías grandes y un cargador rápido hasta la ubicación del vehículo. En tan solo 40 minutos el coche estará completamente cargado y listo para seguir su camino. Actualmente UZE está estableciendo una asociación con GreenMobility, una empresa danesa que proporciona

El futuro de la publicidad: insertar imágenes por...

La capacidad de las series y películas para influenciar la cultura popular es de sobra conocida, y debido a ello han surgido numerosas prácticas como el product placement o el patrocinio de ciertos productos por personalidades del cine. Esto podría cambiar en poco tiempo gracias a las nuevas tecnologías de integración de imágenes de manera digital (CGI) gracias a las cuales se podrían integrar productos en películas y series en base al historial de preferencias individual de cada espectador