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Título: Aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial en la Salud: Caso Práctico

Objetivo: Evaluar la capacidad del estudiante para analizar un escenario real en el ámbito de la salud, aplicando los conocimientos adquiridos sobre Big Data, Espacio de Datos e Inteligencia Artificial.

Estructura del Examen:

Introducción al Caso Práctico:

Presentación de un escenario de salud concreto (ej: una enfermedad crónica, un hospital, una compañía de seguros médicos).
Descripción de los datos disponibles (tipo de datos, volumen, variedad, veracidad).
Planteamiento de un problema o pregunta a resolver utilizando las tecnologías mencionadas.
Desarrollo del Supuesto Práctico:

Pregunta 1: ¿Qué tipo de arquitectura de Espacio de Datos sería más adecuada para gestionar los datos de este caso? Justifica tu respuesta.
Pregunta 2: ¿Qué técnicas de Big Data serían las más apropiadas para procesar y analizar estos datos? Explica por qué.
Pregunta 3: ¿Qué algoritmos de Inteligencia Artificial podrían utilizarse para resolver el problema planteado? Describe cómo se aplicarían.
Pregunta 4: ¿Qué métricas utilizarías para evaluar la efectividad de la solución propuesta?
Pregunta 5: ¿Qué desafíos éticos y legales podrían surgir en la implementación de esta solución? ¿Cómo se podrían abordar?
Conclusiones:

El estudiante deberá resumir las principales conclusiones a las que ha llegado en el desarrollo del supuesto práctico.
Deberá reflexionar sobre las implicaciones de la aplicación de estas tecnologías en el ámbito de la salud.
Ejemplo de Caso Práctico:

Escenario: Un hospital desea mejorar la gestión de pacientes con diabetes tipo 2.
Datos: Historial clínico, resultados de pruebas de laboratorio, datos de dispositivos wearables, hábitos de vida, etc.
Problema: Predecir la probabilidad de hospitalización de un paciente en los próximos 6 meses.
Preguntas:
¿Qué arquitectura de Espacio de Datos (Data Lake, Data Warehouse, Data Mart) sería más adecuada para integrar y gestionar estos datos heterogéneos?
¿Qué técnicas de Big Data (Hadoop, Spark, etc.) serían las más apropiadas para procesar y analizar estos datos?
¿Qué algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión, redes neuronales, etc.) podrían utilizarse para construir un modelo predictivo?
¿Qué métricas (AUC, precisión, recall) utilizarías para evaluar el rendimiento del modelo?
¿Qué desafíos éticos (privacidad, sesgos en los datos) podrían surgir en la implementación de esta solución?
Criterios de Evaluación:

Comprensión de los conceptos: Demostración de un sólido conocimiento de Big Data, Espacio de Datos e Inteligencia Artificial.
Capacidad de análisis: Habilidad para identificar los elementos clave del problema y seleccionar las herramientas adecuadas.
Diseño de la solución: Capacidad para proponer una solución coherente y bien fundamentada.
Evaluación de resultados: Conocimiento de las métricas adecuadas para evaluar el rendimiento de la solución.
Consideración de aspectos éticos: Capacidad para identificar y abordar los desafíos éticos asociados a la aplicación de estas tecnologías.
Recomendaciones Adicionales:

Caso práctico realista: El caso práctico debe ser lo suficientemente complejo como para requerir un análisis profundo, pero no tan complejo que desanime al estudiante.
Datos ficticios: Si se utilizan datos reales, es importante garantizar la privacidad de los pacientes.
Herramientas: Se puede solicitar a los estudiantes que utilicen herramientas específicas (ej: Python, R, SQL) para realizar el análisis de datos.
Trabajo en equipo: El examen puede realizarse de forma individual o en equipo, dependiendo del objetivo de la evaluación.
Este modelo puede adaptarse y ampliarse según los objetivos específicos del curso y el nivel de los estudiantes.

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