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palabraiSYS es una fundación para desarrollar proyectos sociales de salud digital
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Big data, huella digital, quantified self y medicina personalizada

huellas

Datos, e información. Los antiguos cazadores leían en las huellas que las presas dejaban en el entorno, para predecir dónde se encontraban y cuales eran sus hábitos. Vivir deja huella.

La tecnología actual permite un enorme producción de datos, que quedan depositados en diferentes localizaciones (algunos se refieren a la nube como un basurero digital). Dejamos huella al navegar por internet, encender la luz, comprar, hablar por teléfono, medir los kilómetros recorridos en una carrera, encargar una pizza o buscar una dirección. Al participar en redes sociales (tipo Facebook, Youtube, Whatsapp o Twitter) uno es consciente de la compartición y trazabilidad de los datos; en otros movimientos, como en la búsqueda en el google o el registro del sueño de las pulseras o werables (quantified self), no tanto.

Las marcas consiguen datos individuales de las personas que consumen sus productos y servicios, con un nivel de detalle que nunca antes se habían conseguido, pudiendo llegar a poner reclamos, justo en el momento que el consumidor está a punto de realizar la compra. Los modelos de negocio cambian y el propio conocimiento del consumidor y sus hábitos deviene negocio.

La idiosincrasia de las Apps de salud ¿más difícil todavía?

DiferenteHay que aceptarlo: el teléfono inteligente es como las llaves de casa, algo que forma parte de nuestra realidad cotidiana. Nos conecta a la red, y facilita la sociabilidad -pese a que no siempre se acierte con la urbanidad-.

La barrera de entrada en el desarrollo de aplicaciones para teléfonos no es demasiado elevada. Lo es mucho más el éxito y la transformación en un negocio. Muchas buenas ideas y desarrollos se quedan por el camino. Las que son parte de un servicio contratado son más fáciles de introducir, las autosuficientes menos. Porque disponemos de una cantidad de memoria (tecnológica y biológica), atención y tiempo limitada.

Este nuevo entorno, con su dinámica específica y líquida, es visto con una cierta reserva en el sector de la salud. Ciertamente abundan los early adopters, y se multiplican las startup, pero a la dificultad de encontrar un hueco en el móvil, se añaden otras. La serie de garantías necesarias por tratarse de un desarrollo de salud, desde el riguroso punto de la salud – el del“bienestar” es más laxo-, son bastante específicas:

De piratas, zombies y tsunamis; o el ataque DDoS mediante ioT

virus

Los recientes colapsos de servicios de internet tan emblemáticos como los de Twitter, Netflix o Spotify, han sido debidos a un tsunami (varios, finalmente) de peticiones de servicio, de aparatos (ioT) infectados por virus (zombies), organizados por piratas informáticos. Aunque parece que los ioT (o things/cosas conectadas a internet) son mayoritariamente cámaras de vigilancia, también una pulsera que registra actividad física podría ser objeto de la manipulación mediante virus...

DDoS son las siglas de Distributed Denial of Service. La traducción es “ataque distribuido de denegación de servicio”, y se produce cuando que se ataca al servidor simultáneamente desde una cantidad ingente de puntos, muchísimos más que su tráfico habitual (de ahí la metáfora del tsunami), hasta que este no tiene capacidad de dar respuesta y deja de funcionar. Básicamente, un DDoS sólo puede provocar la caída de la web. Dependiendo del tipo de web esto puede ser un desastre o no. Si la web genera dinero (venta online, publicidad), el propietario deja de ganar dinero mientras esa web está caída, sino es el caso, puede afectar mas a temas de imagen.

ioT: Pautas en los errores de medida de los podómetros

fitnessUn curioso estudio comparó las mediciones de 4 podómetros en el mercado (iHealth activity monitor, Withings Pulse O2, Misfit Shine, y Garmin vívofit), a tres velocidades de marcha (0’4 m/s, 0’6 m/s, y 0’8 m/s), en tres posiciones diferentes (muñeca, colgado al cuello y en la cintura). Para probarlo hicieron caminar a los ritmos marcados a 21 voluntarios durante 100 m.

Los investigadores hallaron un resultado que esperaban: todos los podómetros a velocidad reducida eran menos precisos Una disminución de la precisión se correlacionó positivamente con la velocidad reducida para todos los podómetros (un 27% del error medio a 0’8 m/s, el 52% del error medio a 0’6 m/s, y el 76% promedio de error de 0’4 m/s). Aunque la posición del contador de pasos en la persona no influyó significativamente en su precisión, resaltaron algunas tendencias interesantes en 2 configuraciones: (1) colocar el podómetro en la cintura a o como un collar a una velocidad alta (0’8 m/s ) tiende a producir errores medios más bajos que en la posición de la muñeca; y (2) a una velocidad lenta (0’4 m/s), los podómetros usados en la muñeca tendían a producir un error más bajo que en las otras posiciones.

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