Hace un tiempo escribí un artículo sobre esto, pero en aquel entonces se me escapó un detalle muy importante
Te insto a leerlo como preámbulo
A ver, lo que se me pasó es poner un ejemplo práctico para bajar las cosas a lo físico y que no se quedara todo en el aire.
Así que sin más dilación... Voy a poner un ejemplo:
Las investigaciones acerca de la efectividad de fisioterapia
Por ejemplo, existen muchas investigaciones para nuevas metodologías de fisioterapia que podrían generar un tratamiento distinto para cada paciente según dónde esté el origen que esté provocando una tensión en un punto concreto que se expresa como una dolencia que un traumatólogo diagnosticará sin especificar su origen. Por ejemplo puedes tener una lesión en el homoplato izquierdo y esta puede surgir por ejemplo de una fuerza del cuello o de la espalda, entonces distintos pacientes con un mismo diagnostico podrían requerir tratamientos diferenciados por lo que incluso con una muestra 10 veces más grande que la mayoría de investigaciones con sujetos más grandes nos e generan grupos representativos al ser la cantidad de combinaciones y tratamientos potencialmente infinita.
Las investigaciones acerca de efectos secundarios de substancias que ingerimos.
Y en este ejemplo es claro. No tenemos manera de medir las pequeñas interacciones de distintas substancias a no ser que tuviesemos en cuenta todas y cada una de ellas además de más datos acerca del individuo y luego habría que cruzar toda esa información para buscar correlaciones.
BUENO! pues en todo eso la IA nos dará los indicios y el DataScience nos permitirá investigarlos para que los científicos puedan optimizar hasta niveles no vistos la salud y prevenir un montón de dolencias que actualmente no sabemos ni de dónde salen ni qué hacer con ellas.
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