Las aplicaciones de Data Science nos sacudieron a todos en un santiamén. Gracias al almacenamiento y a una informática más veloz, podemos predecir resultados en pocos minutos, lo cual supone una gran cantidad de horas humanas en realizarse.

En esta serie de artículos, te contaremos los usos más relevantes del Data Science y finalmente el impacto dentro de la industria de seguros.

1.Detección de fraudes y riesgos

Las primeras aplicaciones de la ciencia de datos se encontraban en las finanzas, de hecho las empresas estaban entre deudas y pérdidas anuales. Sin embargo, estas tenían una gran cantidad de datos que solían recopilarse durante el papeleo inicial.

Lo cual trabajo como consecuencia que decidieran traer científicos de datos para rescatarlos de las pérdidas.

Las empresas bancarias aprendieron a dividir y conquistar datos a través de perfiles de clientes, gastos pasados ​​y otras variables esenciales para analizar las probabilidades de riesgo e incumplimiento. Todo lo anterior las ayudó a impulsar sus productos bancarios en función del poder adquisitivo del cliente.

2.Cuidado de la salud

El sector de la salud, recibe grandes beneficios de las aplicaciones de ciencia de datos y acá te dejamos los más importantes, según el artículo de Edureka!

-Análisis de imágenes médicas: procedimientos como la detección de tumores, la estenosis de arterias y la delimitación de órganos emplean varios métodos para hallar parámetros óptimos para tareas como clasificación de la textura de los pulmones.

Además se aplican métodos de aprendizaje automático, indexación de imágenes médicas basadas en contenido y análisis de ondas para la clasificación de texturas sólidas.

-Genómica y genética: la ciencia de datos permite un nivel avanzado de personalización del tratamiento mediante la investigación en genómica y genética. En consecuencia, su objetivo es comprender el impacto del ADN en la salud y conseguir conexiones biológicas de manera individual entre la genética, las enfermedades y la respuesta de los medicamentos.

Las técnicas de Data Science permiten integrar diversos tipos de datos en la investigación de enfermedades. Esto hace posible una comprensión más profunda de problemas genéticos en las reacciones de medicinas y enfermedades particulares. Tan pronto como se obtengan datos confiables del genoma personal, se logrará un entendimiento más extenso del ADN humano.

3. Desarrollo de fármacos

El proceso de descubrimiento de fármacos es muy complejo e involucra muchas disciplinas. Las mejores ideas están limitadas por miles de millones de pruebas, lo cual se traduce en una gran inversión financiera y de tiempo.

En promedio, se necesitan doce años para realizar una presentación oficial. Las aplicaciones de ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este largo proceso, agregando una perspectiva a cada paso, desde la selección inicial de compuestos farmacológicos hasta la predicción de la tasa de éxito basada en factores biológicos.

Los algoritmos pueden pronosticar cómo actuará el compuesto en el cuerpo humano al usar modelos y simulaciones matemáticas avanzadas, en lugar de los «experimentos de laboratorio» tradicionales. La idea detrás del descubrimiento de fármacos computacionales, es crear simulaciones de modelos informáticos como una red biológicamente relevante que simplifica la predicción de resultados futuros con alta precisión.

¡Todavía hay más usos! Por eso te invitamos cordialmente a seguir esta serie de artículos en los próximos días 🙂