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Strategic Analytics: Changing the Future of Healthcare (1/3)

En la siguiente serie de posts quiero dar a conocer un tema de importancia a nivel mundial y mostrar con ejemplos prácticos el uso de tecnología en esta área, me refiero a Healthcare o Cuidado de la Salud, el cual puede ser entendido como la mantención o mejoramiento de la salud a través del diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades.

Para iniciar esta serie, deseo presentar la conferencia “Strategic Analytics: Chaging the Future of Healthcare” realizada el pasado 25 de Mayo se realizó en Santiago de Chile, la cual busca dar a conocer soluciones tecnológicas innovadoras aplicadas en el Healthcare. La charla es organizada por la oficina de MIT Sloan School of Management en Latinoamérica y la Universidad de Chile.

El formato de la conferencia consistió en una serie de charlas y paneles de discusión, en las cuales se abarcaron soluciones desde perspectivas económicas, operativas y de utilización de tecnologías. El conjunto de charlas son y puedes ver su detalle aquí:

 

  • Measuring Returns to Healthcare Spending, por Joseph Doyle, Erwin H. Schell Associate Professor of Management.
  • Health Systems Innovation via Analytics and Operations Research, por Retsef Levi, J. Spencer Standish (1945) Professor of Management of MIT Sloan of Management School.
  • Transforming Healthcare through Innovation in Technology, por David Jaimovich, Chief Medical Officer, Everis Americas.
  • How Can Emotion Technology and Wearables Improve Future Healthcare? por Rosalind Picard, Professor of Media Arts and Sciences, MIT Media Lab.

Tuve el agrado de poder participar en las 3 primeras charlas. En la charla por Joseph, se buscaba dar a conocer a modo generar el modo en que se ha invertido el dinero en Healthcare desde iniciativas privadas y de gobierno en diferentes países, sumado a lo anterior, presentó el concepto Randomized Experiments y su utilización en la creación de instrumentos para medir el impacto económico de políticas aplicadas a Healthcare. Por otro lado, en la charla Health Systems Innovation via Analytics and Operations Research, la cual tuvo por objetivo presentar la optimización del uso de los recursos dentro del Hospital utilizando diferentes modelos predictivos, ahora bien, un hecho importante destacado por Retsef fue el hecho de poder crear una infraestructura basada en APIS para poder capturar información desde el Hospital, lo cual en la actualmente no se ha logrado una estandarización para hacerlo. Por último, David Jaimovich enfocó su charla en cómo actual boom de Big Data puede permitir mejorar la predicción y seguimiento de enfermedades, sin embargo, destacó que para lograr esto se requiere que una implementación tecnológica importante para la captura de datos dentro de los centros médicos y hospitales.  

En los siguientes post, implementaré un ejemplo práctico de cada uno de los tópicos interesantes mencionados en las charlas, por ejemplo, la creación de Randomized Experiments usando Python.

Referencias

  1. Healthcare – Wikipedia
  2. Descripción de Charlas MIT Healthcare Conference
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Crear un robot que reconoce objetos con 100USD

Los avances de machine learning son impresionantes y en este caso, un robot con raspberry pi utilizando tensorflow (en realidad podría utilizarse cualquier middleware de machine learning) permite reconocimiento de objetos:

https://www.oreilly.com/learning/how-to-build-a-robot-that-sees-with-100-and-tensorflow?twitter=@bigdata

 

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Las 7 preguntas clave en los proyectos de Big Data

Cada vez que CODDDE inicia la conversación con clientes sobre si es necesario realizar un proyecto de Big Data realizamos un pequeño cuestionario para conocer el “estado de data” de la nuestro cliente. Este cuestionario busca resolver 5 incógnitas fundamentales que se corresponden con los distintos elementos de una arquitectura de datos:

¿Cómo de buena calificarías la información que se utiliza en la toma de decisiones en tu empresa?

¿Está bien definida?

¿Es suficiente?

¿Está bien almacenada?

¿Está bien procesada?

¿Está bien mostrada?

¿Nos permite saber nuestra evolución?

 

Con esta información podremos saber si las fuentes de datos está suficientemente aprovechadas, si el data lake tiene información suficiente, si el data warehouse tiene una estructura de datos coherente, si las tecnologías de reporting son las adecuadas y si el uso de predicciónes es suficientemente bueno.

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desarrollo - neural networks - python

Intro a machine learning con python

Web con intro a machine learninng con  python

https://www.databriefing.com/

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desarrollo - neural networks - python

Implementación de un red neuronal en python usando numPy (Redes neuronales para principiantes)

Clasificador de digitos usando mnost dataset. Implementado mediante redes neuronales con python. Enlazado en una rama distinta con la implementación de una red neuronal en tensorflow.

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Python científico

Muy buena introducción a python científico

http://www.datadependence.com/2016/04/scientific-python-matplotlib/

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Facebook messenger bot en python

No lo he probado pero parece interesante

http://tsaprailis.com/2016/06/02/How-to-build-and-deploy-a-Facebook-Messenger-bot-with-Python-and-Flask-a-tutorial/

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desarrollo - e-commerce - python - Recomendadores - Recommendation

Sistema de recomendación de contenido en python

Muy buen ejemplo de recomendación basada en contenido para e-commerce

http://blog.untrod.com/2016/06/simple-similar-products-recommendation-engine-in-python.html

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