{"id":34948,"date":"2022-11-11T08:53:36","date_gmt":"2022-11-11T14:53:36","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=34948"},"modified":"2025-10-20T09:38:45","modified_gmt":"2025-10-20T15:38:45","slug":"universidad-de-california-desarrolla-sistema-inteligente-para-la-prevencion-de-pandemias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/universidad-de-california-desarrolla-sistema-inteligente-para-la-prevencion-de-pandemias\/","title":{"rendered":"Universidad de California desarrolla sistema inteligente para la prevenci\u00f3n de pandemias"},"content":{"rendered":"
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La Universidad de California en Irvine y en Los \u00c1ngeles (UCI y UCLA) recibi\u00f3 un fondo de la Fundaci\u00f3n Nacional de Salud (NSF) para desarrollar un sistema de an\u00e1lisis de datos para encontrar advertencias tempranas de virus. <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El equipo de investigadores de UCI y UCLA obtuvo una subvenci\u00f3n de alrededor de un mill\u00f3n de d\u00f3lares como parte de su programa de Inteligencia predictiva para la prevenci\u00f3n de pandemias. Para ello formaron un equipo de diez cient\u00edficos que buscar\u00e1 identificar, modelar predecir, rastrear y mitigar efectos de futuras pandemias. En este sentido, el equipo de cient\u00edficos se encuentra analizando millones de tuits y otro tipo de datos de los meses previos al brote de COVID-19, con el prop\u00f3sito de encontrar anomal\u00edas o patrones que pudieron haber proporcionado advertencias tempranas del virus.<\/p>

El epidemi\u00f3logo Andrew Noymer de la UCI, reconoce la dificultad de encontrar este tipo de patrones, sin embargo, asegur\u00f3 que probar\u00e1n enfoques distintos. Por otra parte Chen Li, profesor de ciencias de la computaci\u00f3n en la UCI, explica que \u201cel pron\u00f3stico del tiempo, donde los avances en las tecnolog\u00edas de big data y el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n han dado como resultado mejores pron\u00f3sticos que est\u00e1n m\u00e1s lejos\u201d. El desarrollo de un modelo con estas caracter\u00edsticas podr\u00eda permitir respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas en salud p\u00fablica, medicina y gobierno, por lo que es un aporte valioso.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Por otra parte, Wei Wang, profesor de inform\u00e1tica y medicina computacional de UCLA, y considera a las enfermedades infecciosas como fen\u00f3menos sociobiol\u00f3gicos que dejan huellas a nivel social y microbiol\u00f3gico. Por ello desarrollaron un enfoque que analice y realice un monitoreo de datos de la sociedad donde se hayan registrado signos que reflejen la aparici\u00f3n de nuevos pat\u00f3genos con potencial pand\u00e9mico, seg\u00fan explic\u00f3 Wang.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los investigadores comenzaron a trabajar este enfoque desde el a\u00f1o pasado y cuentan con una base de datos de 2 mil 300 millones de publicaciones de Twitter solo en Estados Unidos, que datan desde 2015. Los tuits contienen palabras clave como “tos”, fiebre”, por ejemplo, aunque el reto de los investigadores es desechar las publicaciones donde palabras clave est\u00e1n implicadas en contextos no relacionados con la salud y por lo tanto no son relevantes para el an\u00e1lisis.<\/p>

Asimismo, los investigadores tambi\u00e9n analizan notas informativas de medios de comunicaci\u00f3n, estad\u00edsticas an\u00f3nimas de salud de estudiantes, datos biol\u00f3gicos y otros recursos de informaci\u00f3n p\u00fablica.<\/p>

\u201cSi no podemos encontrar presagios de brotes de COVID-19 o viruela del mono, nuestro concepto se desliza cuesta arriba. E incluso si los encontramos, eso no garantiza que presagiar\u00e1n la pr\u00f3xima pandemia. Pero la recompensa potencial hace que valga la pena investigar la idea\u201d, explica Noymer.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UNIVERSITY OF CALIFORNIA, IRVINE<\/strong><\/p>

https:\/\/news.uci.edu\/2022\/11\/07\/an-early-warning-system-for-future-pandemics\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Universidad de California en Irvine y en Los \u00c1ngeles (UCI y UCLA) recibi\u00f3 un fondo de la Fundaci\u00f3n Nacional de Salud (NSF) para desarrollar un sistema de an\u00e1lisis de datos para encontrar advertencias tempranas de virus. El equipo de investigadores de UCI y UCLA obtuvo una subvenci\u00f3n de alrededor de un mill\u00f3n de d\u00f3lares como parte de su programa de Inteligencia predictiva para la prevenci\u00f3n de pandemias. Para ello formaron un equipo de diez cient\u00edficos que buscar\u00e1 identificar, modelar predecir, rastrear y mitigar efectos de futuras pandemias. En este sentido, el equipo de cient\u00edficos se encuentra analizando millones de tuits y otro tipo de datos de los meses previos al brote de COVID-19, con el prop\u00f3sito de encontrar anomal\u00edas o patrones que pudieron haber proporcionado advertencias tempranas del virus. El epidemi\u00f3logo Andrew Noymer de la UCI, reconoce la dificultad de encontrar este tipo de patrones, sin embargo, asegur\u00f3 que probar\u00e1n enfoques distintos. Por otra parte Chen Li, profesor de ciencias de la computaci\u00f3n en la UCI, explica que \u201cel pron\u00f3stico del tiempo, donde los avances en las tecnolog\u00edas de big data y el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n han dado como resultado mejores pron\u00f3sticos que est\u00e1n m\u00e1s lejos\u201d. El desarrollo de un modelo con estas caracter\u00edsticas podr\u00eda permitir respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas en salud p\u00fablica, medicina y gobierno, por lo que es un aporte valioso. Por otra parte, Wei Wang, profesor de inform\u00e1tica y medicina computacional de UCLA, y considera a las enfermedades infecciosas como fen\u00f3menos sociobiol\u00f3gicos que dejan huellas a nivel social y microbiol\u00f3gico. Por ello desarrollaron un enfoque que analice y realice un monitoreo de datos de la sociedad donde se hayan registrado signos que reflejen la aparici\u00f3n de nuevos pat\u00f3genos con potencial pand\u00e9mico, seg\u00fan explic\u00f3 Wang. Los investigadores comenzaron a trabajar este enfoque desde el a\u00f1o pasado y cuentan con una base de datos de 2 mil 300 millones de publicaciones de Twitter solo en Estados Unidos, que datan desde 2015. Los tuits contienen palabras clave como “tos”, fiebre”, por ejemplo, aunque el reto de los investigadores es desechar las publicaciones donde palabras clave est\u00e1n implicadas en contextos no relacionados con la salud y por lo tanto no son relevantes para el an\u00e1lisis. Asimismo, los investigadores tambi\u00e9n analizan notas informativas de medios de comunicaci\u00f3n, estad\u00edsticas an\u00f3nimas de salud de estudiantes, datos biol\u00f3gicos y otros recursos de informaci\u00f3n p\u00fablica. \u201cSi no podemos encontrar presagios de brotes de COVID-19 o viruela del mono, nuestro concepto se desliza cuesta arriba. E incluso si los encontramos, eso no garantiza que presagiar\u00e1n la pr\u00f3xima pandemia. Pero la recompensa potencial hace que valga la pena investigar la idea\u201d, explica Noymer. BIBLIOGRAF\u00cdA UNIVERSITY OF CALIFORNIA, IRVINE https:\/\/news.uci.edu\/2022\/11\/07\/an-early-warning-system-for-future-pandemics\/<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":34950,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-34948","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34948","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34948"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34948\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34950"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34948"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34948"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34948"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}