Minería de Datos y Genómica

El amplio acceso a computadoras de alto desempeño y dispositivos electrónicos de gran almacenamiento, entre otros, ha permitido en los últimos años la generación de cantidades masivas de datos, concepto que puede ser representado por Velocidad, Volumen y Variabilidad. La Minería de Datos es un proc...

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Main Author: Valeria Burgos
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires 2025-03-01
Series:Revista del Hospital Italiano de Buenos Aires
Subjects:
Online Access:https://ojs.hospitalitaliano.org.ar/index.php/revistahi/article/view/656
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Description
Summary:El amplio acceso a computadoras de alto desempeño y dispositivos electrónicos de gran almacenamiento, entre otros, ha permitido en los últimos años la generación de cantidades masivas de datos, concepto que puede ser representado por Velocidad, Volumen y Variabilidad. La Minería de Datos es un proceso que permite descubrir patrones o asociaciones relevantes, no plenamente descubiertas en principio con los métodos tradicionales de análisis, en grandes bases de datos y generar modelos. Para ello, usa herramientas de áreas tales como Sistemas de Bases de Datos, Almacenamiento, Aprendizaje Automático, Estadística, Visualización de la Información y Computación de Alto Desempeño. En las últimas décadas, la biología molecular ha pasado del análisis de genes individuales a estudios más complejos que abarcan el genoma completo de un individuo. El desarrollo de tecnologías genómicas de alto desempeño, como los microarrays y la secuenciación de próxima generación (NGS), ha hecho posible producir de manera exponencial información, con la expansión de nuestro conocimiento de las bases genéticas de varias enfermedades. En la Medicina Genómica, el uso de la Minería de Datos para el análisis de la información genómica se está convirtiendo en una necesidad cada vez más buscada, contribuyendo así hacia una medicina personalizada tal que permite inferir modelos clínicamente relevantes y definir estrategias terapéuticas individualizadas a partir de datos moleculares de pacientes
ISSN:2314-3312