Otra área interesante de investigación involucra el uso de monitoreo en tiempo real y análisis predictivo para mejorar la atención al paciente. Al aprovechar los dispositivos portátiles, los sensores y el Internet de las cosas (IoT), los proveedores de atención médica pueden recopilar datos continuos sobre los signos vitales, los niveles de actividad e incluso los estados emocionales de los pacientes. El análisis de estos datos en tiempo real mediante algoritmos avanzados permite a los profesionales de la salud detectar señales de advertencia tempranas, predecir el deterioro e intervenir de manera proactiva, evitando así eventos adversos y mejorando la seguridad del paciente.
Avances en análisis en tiempo real
El análisis en tiempo real se ha beneficiado de una serie de mejoras tecnológicas. Algunos, como la informática perimetral, están directamente relacionados con los datos en tiempo real. Otros, como el crecimiento de la computación y la automatización sin servidor, se aplican ampliamente en la industria de TI pero tienen beneficios para el análisis en tiempo real.
Automatización de analíticas. La automatización de procesos analíticos es un desarrollo crítico. Los algoritmos pueden procesar grandes cantidades de datos de manera más eficiente que nunca y brindar resultados útiles en segundos en lugar de horas o días. Al automatizar aspectos de los procesos analíticos, como la detección de tendencias y valores atípicos, las empresas se benefician de tiempos de respuesta más rápidos en las decisiones clave, mayor eficiencia y ahorro de costos. También mejoran la precisión y la confiabilidad en comparación con el análisis realizado solo por personas.
Modelos de aprendizaje automático. En el análisis de datos en tiempo real, el aprendizaje automático identifica patrones y anomalías y predice eventos futuros, como fallas en los equipos. Del mismo modo, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar posibles abandonos de clientes. El aprendizaje automático a menudo se automatiza en estos escenarios. Las empresas pueden personalizar las campañas de marketing o automatizar la atención al cliente. Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3, son algoritmos de IA que pueden resumir, traducir e incluso predecir texto, lo que permite que las herramientas generen oraciones que repliquen el habla humana.
Computación de borde. Edge Computing es una forma de acercar la potencia de procesamiento distribuida al lugar donde ocurre la acción en lugar de enviar grandes volúmenes de datos fuera del sitio para su computación. La computación en el borde podría significar en puntos finales como dispositivos móviles, nodos de sensores IoT o incluso enrutadores de Internet. Esto reduce significativamente la latencia en el análisis y la toma de decisiones.
Fuente: https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/tip/Examples-of-real-time-analytics-for-businesses