Según LinkedIn, entre 2018 y 2024, se espera que el mercado mundial de aprendizaje automático se expanda a una CAGR del 42,08 %. Hoy en día, el aprendizaje automático es aplicable en casi todas las industrias, desde la atención médica, las finanzas y el entretenimiento hasta el comercio minorista, la fabricación y más.
La adopción del aprendizaje automático se ha vuelto esencial para aumentar los ingresos, reducir costos y automatizar operaciones.
aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
Si bien el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son increíblemente similares y casi intercambiables, no son exactamente lo mismo. Entonces, ¿cómo son diferentes?
Si bien el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático, el aprendizaje automático ciertamente no es un aprendizaje profundo. Por ejemplo, un cuadrado es un rectángulo, pero un rectángulo no es un cuadrado. Simple y bastante fácil, ¿verdad?
Quizás. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son formas de inteligencia artificial. El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan por sí mismas. El aprendizaje más profundo es un algoritmo que intenta aprender de la misma manera que lo hace el cerebro humano utilizando la información para crear significados más profundos de los datos.
Aprendizaje automático en acción
El aprendizaje automático puede analizar datos, aprender de ellos y luego hacer predicciones. El aprendizaje automático es muy parecido al trabajo de cualquier máquina: está entrenada para hacer algo y luego realizar esa tarea. Aprende la lógica y luego crea una solución.
El aprendizaje automático puede hacer esto utilizando diferentes algoritmos como:
bayesiana ingenua — Un grupo de algoritmos que hacen lo mismo, es decir, que cada característica que se clasifica es independiente del valor de cualquier otra característica. A este trabajo le gusta predecir emociones en fotografías.
Regresión logística — Predice el valor de los resultados categóricos en un número limitado de valores.
Clasificación : separa los datos en diferentes grupos.
Bosques aleatorios y árboles de decisión — Un grupo de predictores de árboles simples que pueden producir una respuesta, muy similar a la predicción de YouTube de otros videos que le gustaría ver en función de su historial.
Regresión lineal — Predice el valor de resultados categóricos con resultados interminables.
El aprendizaje automático también utiliza el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. El aprendizaje supervisado significa que una persona ingresará datos y la solución mientras deja que la máquina prediga la relación entre la entrada y la explicación. El aprendizaje automático se usa mucho para las matemáticas.
Pero el aprendizaje no supervisado es la entrada de datos aleatorios para una situación y luego pedirle a la computadora que descubra tanto la relación como la solución. El aprendizaje automático permite a las personas eliminar la codificación interminable o asumir la tarea de analizar todos los datos por sí mismos para encontrar respuestas o lógica. Esto es increíblemente útil para hacer el trabajo más accesible y no perder el tiempo.
Qué aprendizaje profundo
Pero ahora, ¿qué es el aprendizaje profundo? Es una versión un poco más intensa del aprendizaje automático. La respuesta corta es que simplemente procesa más datos. Son algoritmos poderosos que requieren muchos más datos. Pero estos poderosos algoritmos requieren máquinas igualmente poderosas que el aprendizaje automático no necesita. Esto significa que el aprendizaje más profundo requerirá un poco más de dinero para funcionar. El aprendizaje profundo puede asumir tareas más complejas, como multiplicaciones de matrices. También es mucho mejor en el reconocimiento facial. El aprendizaje automático es excelente y puede hacer el trabajo, pero el aprendizaje profundo siempre podrá llevarlo a un nivel más profundo.
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El llamamiento es el punto de partida de un nuevo libro que cuestiona las ortodoxias imperantes en el mundo académico. Sus editores, que son cuatro académicos con sede en Gran Bretaña y Australia, invitan al personal universitario a “levantarse y rebelarse” contra estas convenciones. Atacan la suposición de que el principal resultado de la investigación deberían ser artículos para revistas académicas, describiéndolos como las «cosas aburridas» de su profesión, lo que a menudo socava su calidad y valor público.
En cambio, el libro llama a más investigadores universitarios a “apartarse radicalmente” de los modos tradicionales de producción académica y combinar fuerzas con organizaciones más allá de la ‘academia’, “para hacer el tipo de trabajo radical que el mundo necesita en este momento, en una época de crisis”. el cambio climático, la pandemia de COVID-19 y el creciente nacionalismo y populismo”.
Examina, en particular, cómo podría lograrse esto a través de las artes. En una amplia encuesta, diferentes colaboradores citan ejemplos de cómo los académicos han utilizado la escritura creativa, la poesía, los podcasts, la música y medios menos obvios, como las artes circenses y la magia, tanto para comunicar su trabajo como herramientas de investigación.
El libro, Investigación Rebelde dentro y fuera de la Academia, ha sido coescrito por científicos sociales, teóricos críticos y artistas escénicos. Argumenta que aunque las universidades a menudo afirman ser interdisciplinarias, muchos académicos todavía trabajan en silos, rara vez colaborando con colegas, y mucho menos fuera de sus instituciones.
Agrega que esto es a menudo una consecuencia de la convención y no de la intención, y que en lugar de ser intrínsecamente remoto y ‘arrugado’, como podría decirse el cliché, muchos académicos están bajo una presión constante para publicar en revistas especializadas. El volumen en sí es una antología de “ensayos creativos” que ejemplifican formas alternativas de presentar la investigación: como escritura creativa, poesía y arte.
Pamela Burnard, una de las coeditoras y profesora de Artes, Creatividades y Educación en la Facultad de Educación de la Universidad de Cambridge, dijo: “Las universidades están destinadas a existir para el beneficio de todos. Es extraño que su principal resultado de investigación sea una escritura compleja y esotérica que solo unos pocos académicos leen o entienden”.
“Nadie afirma que la escritura académica no tiene sentido, pero ¿por qué es la norma? Si queremos que la investigación aborde los mayores desafíos que enfrenta la sociedad, necesitamos que los académicos tengan la confianza, en cierto sentido, el permiso, para apartarse radicalmente de ella. Necesitamos ser valientes y tomar más riesgos con lo que hacemos”.
En el prólogo del libro, los editores citan un punto similar planteado por la antropóloga Mary Pratt en 1988: “¿Cómo es posible que personas tan interesantes, haciendo cosas tan interesantes, produzcan libros tan aburridos?”.
Argumentan que las artes brindan modos alternativos de expresión que brindan a los no académicos mejores oportunidades para conectarse de manera significativa con las ideas académicas. También sugieren que, cuando se utilizan como parte del proceso de investigación, las artes brindan a los académicos un medio para ‘vivir’ y ‘experimentar’ su investigación como algo creativo y atractivo. Esto a menudo les permite ver el trabajo de manera diferente e innovar aún más. El libro proporciona numerosos ejemplos de cómo los investigadores de todo el mundo han hecho esto, utilizando formas como la danza, las artes visuales, la poesía, el hip-hop y los podcasts.
Un ejemplo es el programa ‘Departing Radically in Academic Writing’ en Australia, que capacita a los estudiantes de posgrado no solo para convertir su investigación en escritura creativa, sino también para utilizarla como método de investigación. Sus métodos incluyen ‘drabbling de tesis’, en el que los estudiantes resumen su tesis en 100 palabras de prosa de corriente de conciencia. Los estudiantes dicen que esto les ha ayudado a hacer que su trabajo sea «más humano», a centrarse en su propósito real y a reconectarse emocionalmente con el motivo por el que querían investigar en primer lugar.
En otra parte, el libro presenta el caso reciente de un estudiante de la Universidad de Cambridge que usó podcasts para recopilar datos de estudiantes y personal para un estudio sobre cómo COVID-19 afectó la vida universitaria. Explica cómo el proyecto surgió en parte de un taller de baile y terminó con el lanzamiento de un álbum de música electrónica y hablada con fragmentos interpretados de las entrevistas en Spotify, para transmitir los miedos y ansiedades experimentados en los campus durante el encierro.
En un capítulo separado, una psicóloga analiza cómo usó la poesía slam y el arte de la palabra hablada para lograr que los jóvenes marginados se abrieran sobre sus experiencias de injusticia social. Ella concluye que la poesía se puede usar para desafiar las «nociones establecidas de cómo se ve la investigación y el conocimiento».
Este libro también aborda formas de arte aún más excéntricas. Un capítulo, por ejemplo, informa sobre el «Departamento de Circo» de la Universidad de las Artes de Estocolmo. Esto capacita a los artistas circenses, pero también ha utilizado el reino inesperado de las artes circenses y su capacidad para probar los extremos de la capacidad humana y el autocontrol, para realizar estudios sobre temas como el trabajo en equipo y la colaboración en entornos de alto riesgo.
De manera similar, un capítulo en coautoría de un médico, un investigador de biomecánica galardonado y un ilusionista y escapista, escribe sobre cómo la Academia de Magia y Ciencias ha creado «espectáculos de magia» que presentan al público prácticas transdisciplinarias e ideas conectadas. diversos campos como la ingeniería, la química, la electrónica, la fisiología, la psicología y las culturas de actuación. Los coautores argumentan que la estructuración cuidadosa de los actos mágicos, para provocar curiosidad y sorpresa, podría aplicarse más ampliamente en la escritura científica. Sugieren que presentar la investigación como lo haría un ilusionista podría involucrar a un público más amplio mucho más que las «listas frías de datos y conclusiones» en muchos artículos científicos.
Burnard dijo que espera que el libro, que presenta muchos otros ejemplos diferentes de escritura académica rebelde, sea «descartado» por algunos académicos. “Nuestras ideas e intenciones son desafiantes, pero eso es algo que los académicos deben ser”, agregó. “Debe celebrarse la aparición de posibilidades inimaginables”.
Investigación Rebelde dentro y fuera de la Academia es publicado por Brill-i-Sense. Estará ampliamente disponible luego de un evento de lanzamiento en Cambridge el lunes 6 de junio.
Con el marketing digital catalogado como uno de los trabajos más populares por LinkedIn, no sorprende que los roles de análisis de marketing tengan una gran demanda. Con la creciente necesidad de analistas de marketing en las ofertas de trabajo, hemos buscado en la web las habilidades más esenciales que uno debe tener antes de solicitar estos trabajos.
¿Qué hace un analista de marketing?
¿Qué hace exactamente a un analista de marketing exitoso? En primer lugar, los analistas de marketing determinan qué servicios y productos son mejores para vender y obtener el máximo beneficio. Luego, estudian lo que están haciendo otras empresas competidoras mientras observan las condiciones del mercado y realizan un seguimiento de los hábitos de sus clientes.
Para ser un analista de marketing, debe poder manejar la investigación de mercado, las comunicaciones de marketing, el marketing de marca, el marketing digital, el marketing minorista, el marketing B2B y el marketing tradicional fuera de línea.
Debe averiguar qué partes de su proyecto requieren más presupuesto y tiempo. Esto puede significar crear paneles personalizados para realizar un seguimiento de su trabajo, decidir qué vale la pena y qué reducir, y buscar las correlaciones en el gasto de los clientes. Todo ello requiere de un tipo especial de trabajador, que es el analista de marketing.
Requisitos de trabajo para un analista de marketing
Aquí hay una lista simple de requisitos de trabajo que hemos encontrado en las publicaciones de trabajo de analista de marketing:
Habilidades de informes de datos pesados
Conoce los entresijos del marketing
Conoce la importancia de los KPI para medir cada táctica
Identificar oportunidades para aumentar la eficiencia y el tamaño del programa de marketing.
Construye estrategias de medición para el marketing de resultados.
Capacidad para informar en múltiples canales
Diseña pruebas A/B que superan las capacidades integradas de Match
Analiza los resultados de las pruebas.
Mide los costos de adquisición de clientes (CAC) y realiza un seguimiento de cómo cambia a lo largo del día
Y aquí hay una lista más compleja de habilidades necesarias según lo mencionado por los analistas de marketing reales que trabajan hoy:
Una comprensión avanzada de estadísticas y análisis de datos para usar datos para análisis predictivos, pronósticos, cálculos de importancia y datos para modelado.
Capacidad para trabajar con datos de varios canales diferentes, pero también tener una especialidad, como análisis de medios ganados, análisis de medios propios o análisis de medios pagados.
Usar modelos de atribución para saber qué preguntas hacer y cómo encontrar la respuesta. Saber cómo usar la atribución multitoque (cuenta todos los puntos de contacto entre clientes y empresas y asigna una fracción de crédito para una conversión), la atribución de último contacto (le indica la última interacción entre la empresa y el cliente para una conversión) y la atribución de primer contacto (considera la primera interacción entre la empresa y el cliente como la más valiosa).
Diseña pruebas A/B con la capacidad de crear un grupo de prueba, un grupo de control, la capacidad de ejecutar el experimento y comparar los resultados.
Construye tableros e informes sobre ellos. Debe poder convertir una tonelada de datos en información útil, y no hay forma de evitarlo. Esto se puede hacer creando tableros para realizar un seguimiento de las actividades de marketing, conociendo las tendencias más importantes e informando sobre ellas, y dirigiendo las métricas clave a su gerente de marketing.
Utilice el análisis predictivo y su conjunto de habilidades estadísticas para hacer predicciones sobre el futuro de su negocio. Esto se puede hacer mediante el uso de modelos predictivos (prever lo que hará su cliente) y pronósticos (predecir grandes tendencias que ocurrirán con el tiempo)
Codificación SQL para tomar datos del almacén de datos y poder extraer dichos datos por su cuenta
Sumérjase en el análisis de marketing hoy
Todo esto puede parecer intimidante en la primera lectura, pero se vuelve más fácil después de dar el primer paso de su viaje. Simplemente analice cada paso uno a la vez, y ya estará bien encaminado. Explore el nanogrado de análisis de marketing para obtener habilidades de datos fundamentales aplicables al marketing. Recopile y analice datos, modele escenarios de marketing y comunique sus hallazgos con Excel, Tableau, Google Analytics y Data Studio.
Un nuevo estudio muestra algo que siempre hemos creído que era cierto: nuestra salud y hábitos de niños y adolescentes afectan nuestra salud como adultos. Y no solo nuestra salud, sino cuánto tiempo vivimos.
¿Qué midió y encontró el estudio?
El Estudio de Resultados del Consorcio de Cohortes Cardiovasculares Infantiles Internacional ha estado recopilando datos sobre casi 40,000 personas de los Estados Unidos, Finlandia y Australia. Comenzaron a inscribirlos cuando eran niños en la década de 1970 hasta la década de 1990 y los han estado siguiendo desde entonces.
Los investigadores han estado analizando los efectos de cinco factores de riesgo:
Índice de masa corporal, o IMC, un cálculo que muestra si una persona se encuentra dentro de un rango de peso saludable.
Presión arterial sistólica, que es el número superior en una lectura de presión arterial y es una medida de cuánta presión se ejerce sobre las arterias cuando late el corazón.
Valor de colesterol total, una medida de la cantidad de sustancia cerosa que hay en la sangre. Si bien el colesterol es importante para hacer cosas como construir células y hormonas, tener demasiado puede provocar enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares.
Nivel de triglicéridos, una medida de la cantidad de esta sustancia grasa en la sangre. Al igual que con el colesterol, demasiado aumenta el riesgo de enfermedad cardíaca y accidente cerebrovascular.
Tabaquismo en la juventud.
De 2015 a 2019, los investigadores dieron seguimiento a todas estas personas, que tenían una media de 46 años, que no es mucha edad. Descubrieron que casi 800 de ellos habían tenido eventos cardiovasculares (como un ataque cardíaco o un derrame cerebral), de los cuales más de 300 fueron fatales.
Cuando los investigadores compararon los resultados con los valores de los cinco factores, descubrieron que, de hecho, eran factores de riesgo:
Las personas que tenían valores más altos de lo normal para todos los factores de riesgo tenían casi el triple de riesgo de enfermedad cardiovascular.
El tabaquismo fue el mayor factor de riesgo, seguido del IMC, la presión arterial sistólica, los triglicéridos y el colesterol.
No necesitaba tener los cinco factores para estar en riesgo; por ejemplo, las personas que fueron obesas cuando eran niños tenían más de tres veces más probabilidades de tener enfermedades cardiovasculares, y aquellas cuya presión arterial era alta o casi alta tenían el doble de riesgo.
Nada de esto es una sorpresa, pero verlo tan claramente debería ser una llamada de atención, especialmente para los padres.
Este es un extracto de un artículo que aparece en el sitio web de Harvard Health Publishing.
Para leer la historia completa
Claire McCarthy es editora principal de la facultad de Harvard Health Publishing, pediatra de atención primaria en el Boston Children’s Hospital y profesora asistente de pediatría en la Escuela de Medicina de Harvard.
Como diseñador de UX, tendrás la oportunidad de trabajar en una variedad de proyectos con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario. Sin embargo, con tantos tipos diferentes de diseño de UX, puede ser difícil saber por dónde empezar. ¡Siga leyendo mientras decodificamos tres de los tipos más populares de diseño de UX para que pueda descubrir cuál es el adecuado para usted!
¿Qué es el Diseño UX?
Hay muchas especialidades diferentes dentro del diseño UX. comunes incluyen diseño de interacción, diseño visual, arquitectura de información e investigación de usuarios. Cada una de estas especialidades tiene su propio enfoque y conjunto de habilidades.
Los tres tipos de diseño UX
Hay tres especialidades principales en el diseño de UX: diseño de interacción, diseño visual y arquitectura de la información.
El diseño de interacción se centra en cómo los usuarios interactúan con un producto o servicio. Esto incluye el diseño de interfaces de usuario, como menús y botones. También incluye el diseño de productos físicos, como teléfonos y tabletas.
El diseño visual se centra en la apariencia de un producto o servicio. Esto incluye el uso de color, tipografía e imágenes. Los diseñadores visuales también crean interfaces de usuario y productos físicos.
La arquitectura de la información se centra en cómo se organiza y presenta la información a los usuarios. Esto incluye la organización del contenido en sitios web y aplicaciones. Los arquitectos de la información también crean flujos de usuarios y sistemas de navegación.
¿Cuáles son las diferentes especialidades de diseño de UX?
Los diseñadores de UX pueden especializarse en una variedad de áreas diferentes.
Algunos diseñadores de UX se enfocan en crear wireframes y prototipos. Trabajan para crear la estructura básica de un sitio web o una aplicación y luego la prueban con los usuarios para ver cómo interactúan con ella.
Otros diseñadores de UX se centran en la investigación de usuarios. Realizan entrevistas y encuestas con los usuarios para comprender sus necesidades y puntos débiles. Usan esta información para ayudar a diseñar soluciones que mejorarán la experiencia del usuario.
Otros diseñadores de UX se centran en las pruebas de usabilidad. Ponen a prueba lo fácil que es para los usuarios interactuar con un sitio web o una aplicación. También buscan cualquier área en la que los usuarios puedan confundirse o tener dificultades para usar el sitio o la aplicación.
Hay muchos tipos diferentes de especialidades de diseño de UX, y cada una aporta sus propias habilidades y perspectivas únicas. Al comprender las diferentes especialidades, puede elegir mejor la adecuada para su proyecto.
¿Qué tipo de diseño UX es adecuado para mí?
Hay muchos tipos diferentes de diseño de UX, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. El tipo de diseño de UX adecuado para ti depende de tu conjunto de habilidades y del tipo de proyecto en el que estés trabajando.
Si eres bueno en diseño visual, quizás quieras considerar convertirte en un diseñador de UX especializado en diseño visual. Los diseñadores visuales crean la apariencia de un producto y también deben poder comprender cómo interactúan los usuarios con los productos.
Si eres bueno en la investigación, es posible que quieras convertirte en un investigador de UX. Los investigadores de UX realizan investigaciones de usuarios para ayudar a comprender cómo interactúan los usuarios con los productos. Esta información se utiliza luego para ayudar a mejorar el producto.
Si eres bueno escribiendo, quizás quieras convertirte en un redactor de UX. Los redactores de UX crean el texto para las interfaces de usuario. Deben poder comprender las necesidades del usuario y escribir de una manera que sea fácil de entender para los usuarios.
Independientemente del tipo de diseño de UX que elija, deberá tener sólidas habilidades de comunicación y poder trabajar bien con los demás.
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Un equipo de científicos del Hospital General de Massachusetts ha desarrollado un modelo de simulación basado en datos diseñado para ayudar a los legisladores a comprender mejor y abordar la crisis rampante de opioides en la nación.
En un estudio en la revista PNAS, Los investigadores informan que el modelo, conocido como SOURCE (Simulación del uso, respuesta, consecuencias y efectos de opioides), presenta el modelo más detallado hasta la fecha de la crisis al capturar cómo las interconexiones entre las etapas de prescripción y el uso ilícito de opioides, desde el inicio y tratamiento de la adicción a la recaída y la mortalidad por sobredosis, han evolucionado con el tiempo.
“La crisis de los opioides es tan compleja que exige una herramienta de simulación dinámica que pueda generar datos confiables y una perspectiva general de este importante desafío de salud pública”, dice el autor principal Mohammad Jalali del Instituto MGH para la Evaluación de Tecnología. «SOURCE proporciona una comprensión dinámica de la trayectoria de la crisis de los opioides que puede servir como marco para proyectar escenarios futuros e informar la planificación de políticas públicas».
La sobredosis de opioides ha sido responsable de más de medio millón de muertes en los EE. UU. durante los últimos 21 años. Las muertes por opioides han aumentado considerablemente desde 2013, cobrando casi 70,000 víctimas solo en 2020, impulsadas en gran parte por la propagación ilícita de fentanilo, un poderoso opioide que a menudo se mezcla con heroína con efectos letales.
Millones de personas sufren el trastorno por consumo de opioides, lo que desencadena graves consecuencias sanitarias, sociales y económicas para el país. En 2017, las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina pidieron el desarrollo de un modelo de sistema cuantitativo para ayudar a comprender la crisis y guiar el análisis de políticas y la toma de decisiones. En respuesta, un equipo de investigadores de MGH y la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. desarrolló SOURCE.
SOURCE utiliza datos nacionales sobre el uso de opioides de 1999 a 2020 para rastrear las etapas de uso y abuso de opioides, incluido el inicio del uso, el tratamiento, la recaída y la muerte por sobredosis.
“A diferencia de otros modelos nacionales de la crisis, SOURCE replica cómo los riesgos del uso indebido de opioides han evolucionado con el tiempo en respuesta a varios factores de comportamiento y de otro tipo, y cómo pueden cambiar en el futuro, proporcionando una plataforma para proyectar y analizar los posibles impactos de las políticas y soluciones”, explica el coautor Tse Yang Lim del Instituto de Tecnología de Massachusetts.
Entre los factores que impulsan estos cambios se encuentran la influencia social, es decir, la propagación de comportamientos de consumo de drogas a través de la exposición social, y la percepción del riesgo, por lo que el miedo al riesgo percibido de muerte por sobredosis puede desalentar el inicio del consumo de drogas. SOURCE también ha cuantificado el impacto de una mayor distribución del fármaco de reversión de sobredosis naloxona, así como la proliferación de la sustancia sintética letal fentanilo, en las tasas de mortalidad por sobredosis. En general, SOURCE proyecta que las muertes por sobredosis de opioides aumentarán en los próximos años antes de disminuir a medida que disminuya el trastorno por consumo de opioides.
Usando SOURCE, los investigadores están examinando posibles estrategias para abordar la crisis de los opiáceos como parte de un esfuerzo de modelado en curso, mientras continúan refinando el modelo para reflejar la naturaleza aún en evolución de la crisis.
“A pesar de la disminución proyectada, las muertes por opioides en los próximos 10 años aún superarán el medio millón de personas”, enfatiza la coautora Erin Stringfellow. “El envenenamiento por fentanilo del suministro no regulado de drogas seguirá siendo un problema grave, por lo que los líderes de todo el país deben trabajar tan duro como puedan para mantener seguras a las personas que consumen drogas”.
Jalali es profesor asistente en la Escuela de Medicina de Harvard. Tse Yang Lim es un doctorado recién graduado del MIT. Stringfellow es investigador asociado postdoctoral en el Instituto MGH para la Evaluación de Tecnología. Los coautores incluyen a Keith Humphreys, profesor y director de la sección de Política de Salud Mental de la Universidad de Stanford, así como a varios investigadores de la FDA.
El estudio fue apoyado por la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos.
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Los niños con neuroblastoma de alto riesgo tuvieron peores resultados si pertenecían a ciertos grupos raciales/étnicos, o si tenían seguro público en lugar de privado, a pesar de ser tratados en ensayos clínicos con protocolos estandarizados, según un nuevo estudio dirigido por investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard en Dana-Farber/Boston Children’s Cancer and Blood Disorders Center.
El estudio muestra que los pacientes jóvenes de poblaciones históricamente marginadas, o de entornos de bajos ingresos, tenían tasas de supervivencia de cinco años más bajas, incluso cuando se les asignó un tratamiento inicial uniforme después del diagnóstico de neuroblastoma de alto riesgo.
“Estos hallazgos recapitulan lo que hemos sabido durante décadas a nivel de la población: los niños de grupos históricamente marginados tienen menos probabilidades de sobrevivir al cáncer”, dijo Puja J. Umaretiya, miembro clínico de pediatría del HMS en Dana-Farber/Boston Children’s.
“Agregan una siguiente capa esencial a nuestra comprensión de las disparidades raciales y étnicas en el cáncer infantil, que la inscripción en ensayos clínicos no es suficiente para lograr la equidad racial y étnica en la supervivencia”, dijo.
Umaretiya presentará los resultados del estudio en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica (ASCO), del 3 al 7 de junio.
«Los ensayos clínicos representan una atención altamente estandarizada, pero incluso cuando reciben atención en los ensayos clínicos, los niños con neuroblastoma de alto riesgo no experimentan los mismos resultados en función de su raza, etnia y si viven en la pobreza», dijo Umaretiya, autor principal de el estudio.
“Esto es clave, porque hasta ahora se ha prestado atención a llevar a los grupos históricamente marginados a los ensayos con el supuesto de que esto reducirá las disparidades de supervivencia, pero nuestros datos sugieren que en pediatría, la inscripción en los ensayos es un primer paso, pero claramente no es suficiente. .”
La autora principal del estudio es Kira Bona, profesora asistente de pediatría de HMS y oncóloga pediátrica en Dana-Farber/Boston Children’s, cuya investigación se centró en identificar las disparidades de resultados asociadas con la pobreza en el cáncer infantil y desarrollar intervenciones para mitigar esas disparidades.
“Que persistan marcadas disparidades raciales/étnicas en la supervivencia a pesar de la participación en ensayos clínicos deja en claro que los ensayos de oncología pediátrica debenincorporar intervenciones de equidad en salud. Si se descubriera que una nueva mutación genética aumenta el riesgo para los pacientes inscritos en el ensayo, la oncología pediátrica no dudaría en comenzar a intervenir”, dijo Bona.
“Esa misma urgencia debe aplicarse a estos datos. Es imperativo que los oncólogos pediátricos comiencen a probar la prestación de atención médica y las intervenciones de atención de apoyo en nuestros ensayos, al igual que hacemos con nuevos medicamentos”.
El estudio analizó los resultados de 696 niños inscritos en tres ensayos clínicos del Children’s Oncology Group (COG) sobre el tratamiento del neuroblastoma de alto riesgo.
El neuroblastoma es un tipo de cáncer que se forma en el tejido nervioso. Con frecuencia comienza en una de las glándulas suprarrenales, pero también puede originarse en el cuello, el tórax, el abdomen o la columna vertebral.
La enfermedad de alto riesgo se define por la edad, la extensión de la propagación de la enfermedad y las características biológicas de las células cancerosas.
El pronóstico de supervivencia a largo plazo sigue siendo un reto. El tratamiento suele ser una combinación intensiva de quimioterapia, cirugía, trasplante de células madre, radiación e inmunoterapia.
De los 696 pacientes en los ensayos del COG, el 11 % eran hispanos, el 16 % eran negros no hispanos, el 4 % eran otros no hispanos y el 69 % eran blancos no hispanos.
Un tercio de los niños estaban expuestos a la pobreza en el hogar (cubiertos por el seguro público); El 26 por ciento estuvo expuesto a la pobreza a nivel de vecindario (viviendo en un código postal de alta pobreza definido por el 20 por ciento o más de la población que vive por debajo de la línea federal de pobreza).
La tasa de supervivencia general a cinco años varió según la raza o el origen étnico (47 % para niños hispanos, 50 % para otros niños no hispanos, 61 % para niños blancos no hispanos y 63 % para niños negros no hispanos).
Después de ajustar los factores asociados con la enfermedad, los niños hispanos tenían 1,8 veces más probabilidades de morir y otros pacientes no hispanos tenían 1,5 veces más probabilidades de morir que los niños blancos no hispanos.
Los pacientes que solo tenían seguro público (un indicador de la pobreza del hogar) tenían una tasa de supervivencia de cinco años del 53 por ciento en comparación con el 63 por ciento de los demás. La tasa de supervivencia también fue más baja, 54 por ciento en los niños que vivían en la pobreza a nivel de vecindario en comparación con 62 por ciento para los demás.
“Una gran fortaleza de la forma en que se creó este conjunto de datos es que tenemos la capacidad de observar los mecanismos potenciales que pueden explicar estas disparidades de supervivencia”, dijo Umaretiya.
“Por primera vez, podremos preguntar si ciertos grupos experimentaron retrasos en la terapia o si era más probable que dejaran de participar en los ensayos, tal vez debido a las necesidades familiares en competencia secundarias a la pobreza”, dijo.
“Lo que es más importante, podremos comenzar a ver qué sucede después de la recaída, un momento en el que sabemos que el tratamiento se vuelve menos estandarizado, lo que puede aumentar la posibilidad de que el privilegio racial, étnico o socioeconómico ayude a algunas familias a acceder a una terapia de prolongación de la vida para sus hijos mientras que otros son menos capaces de hacerlo. Comprender lo que sucede después de la recaída será esencial para guiar las intervenciones para mejorar las disparidades de supervivencia, y estamos entusiasmados de asumir esto a continuación”, dijo.
Un desarrollador de automatización de procesos robóticos (RPA) crea tecnología de software que simplifica la creación, implementación y administración de robots de software que pueden procesar información como el cerebro humano al interactuar con otro software y sistemas digitales.
Un desarrollador de RPA ayudará a crear robots en línea para agilizar procesos sencillos, más comúnmente para empresas que ayudan a su base de clientes. Esta puede ser una elección de carrera lucrativa, ya que la tecnología y la IA avanzan considerablemente cada día. Pero, primero, echemos un vistazo a algunos datos salariales.
¿Cuánto gana un desarrollador de RPA?
Glassdoor informa que el salario promedio de un desarrollador de RPA en los Estados Unidos es de $101 307 al año, con $81 706 como salario base y $19 601 como pago adicional. El rango típico de un salario para este tipo de trabajo va a estar entre $74,000 y $155,000. En el extremo inferior, los salarios pueden ser de $60,000, pero también pueden subir hasta $264,000 en el extremo superior.
¿Dónde están los trabajos de desarrollador de RPA?
Los salarios de los desarrolladores de RPA también se pueden determinar según el lugar de los Estados Unidos que elija trabajar:
San Francisco, California: $111,323
Nueva York, Nueva York: $105,359
Austin, Texas: $103,885
Remoto: $100,312
Probablemente no sea una sorpresa para nadie que cuanto más cara sea la zona para vivir, más dinero estarán dispuestas a ofrecer las empresas. Ahora que el trabajo remoto llegó para quedarse, puede optar por trabajar de forma remota y al mismo tiempo llevar a casa dinero comparable a las personas que trabajan en la oficina en las grandes ciudades.
Cómo la experiencia afecta el salario de un desarrollador de RPA
Por supuesto, su cantidad de experiencia como desarrollador de RPA también afecta la cantidad que gana cada año. Glassdoor también nos brinda el desglose según cómo los años de experiencia afectarán su salario:
0-1 Año: $100,508
1-3 años: $105,565
4-6 años: $110,493
Glassdoor actualmente no tiene ningún dato sobre qué tipo de salario traería tener más de 7 años de experiencia. Sin embargo, parece que sería un buen augurio para aquellos que aún buscan ingresar a una carrera que es más nueva y, por lo tanto, tiene menos personas con menos experiencia.
Explore una carrera como desarrollador de RPA
Si hay algún momento para comenzar a aprender nuevas habilidades y asumir nuevos desafíos, como convertirse en un desarrollador de automatización de procesos robóticos, no hay mejor momento que el presente. Comience ahora y aprenda a construir los procesos operativos que permitan los negocios del futuro. Comience su viaje hacia un salario de seis cifras como desarrollador de RPA hoy.
El campo de la electrónica orgánica se ha beneficiado del descubrimiento de nuevos polímeros semiconductores con estructuras moleculares resistentes a torceduras y dobleces, lo que significa que pueden transportar carga incluso si se flexionan en diferentes formas.
Se suponía que estos materiales se asemejan a un plato de espagueti a escala molecular, sin ningún orden de largo alcance. Sin embargo, un equipo internacional de investigadores descubrió que, al menos para uno de esos materiales, hay pequeños espacios de orden en su interior. Estos bolsillos ordenados, de solo unas diez mil millonésimas de metro de ancho, son más rígidos que el resto del material, lo que le da una estructura de «pastel de frutas» con regiones más duras y más blandas.
El trabajo fue dirigido por la Universidad de Cambridge y Park Systems UK Limited, con KTH Estocolmo en Suecia, las Universidades de Namur y Mons en Bélgica y la Universidad Wake Forest en los EE. UU. Sus resultados, publicados en la revista NaturalezaComunicacionespodría utilizarse en el desarrollo de dispositivos microelectrónicos y bioelectrónicos de próxima generación.
Estudiar y comprender las propiedades mecánicas de estos materiales a nanoescala, un campo conocido como nanomecánica, podría ayudar a los científicos a ajustar esas propiedades y hacer que los materiales sean adecuados para una gama más amplia de aplicaciones.
«Sabemos que el tejido de la naturaleza en la nanoescala no es uniforme, pero encontrar uniformidad y orden donde no esperábamos verlo fue una sorpresa», dijo el Dr. Deepak Venkateshvaran del Laboratorio Cavendish de Cambridge, quien dirigió la investigación.
Los investigadores utilizaron una técnica de imagen llamada imagen de modo propio superior para tomar imágenes a nanoescala de las regiones de orden dentro de un polímero semiconductor llamado indacenoditiofeno-co-benzotiadiazol (C16-IDTBT). Estas imágenes mostraron claramente cómo las cadenas de polímeros individuales se alinean una junto a la otra en algunas regiones de la película de polímero. Estas regiones de orden tienen entre 10 y 20 nanómetros de ancho.
“La sensibilidad de estos métodos de detección nos permitió mapear la autoorganización de los polímeros hasta las hebras moleculares individuales”, dijo el coautor, el Dr. Leszek Spalek, también del Laboratorio Cavendish. “La generación de imágenes en modo propio superior es un método valioso para caracterizar las propiedades nanomecánicas de los materiales, dada la preparación de muestras relativamente fácil que se requiere”.
Otras mediciones de la rigidez del material a nanoescala mostraron que las áreas en las que los polímeros se autoorganizaban en regiones ordenadas eran más duras, mientras que las regiones desordenadas del material eran más blandas. Los experimentos se realizaron en condiciones ambientales en lugar de un vacío ultraalto, que había sido un requisito en estudios anteriores.
«Los polímeros orgánicos normalmente se estudian para sus aplicaciones en áreas grandes, escala centimétrica, electrónica flexible», dijo Venkateshvaran. “La nanomecánica puede aumentar estos estudios mediante el desarrollo de una comprensión de sus propiedades mecánicas a escalas ultrapequeñas con resoluciones sin precedentes.
“Juntos, el conocimiento fundamental obtenido de ambos tipos de estudios podría inspirar una nueva generación de dispositivos microelectrónicos y bioelectrónicos suaves. Estos dispositivos futuristas combinarán los beneficios de la flexibilidad a escala centimétrica, la homogeneidad a escala micrométrica y el movimiento mecánico controlado eléctricamente a escala nanométrica de las cadenas de polímeros con una biocompatibilidad superior”.
La investigación fue financiada en parte por la Royal Society.
Referencia: Illia Dobryden et al. ‘Autoestabilización dinámica en las propiedades electrónicas y nanomecánicas de un polímero orgánico semiconductor.’ Comunicaciones de la naturaleza (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-30801-x
Imagen insertada: película de polímero orgánico. Una región muestra la alineación paralela de cadenas de polímeros individuales que confirman el orden nanoscópico. Tal organización no es visible dentro de la región desordenada.
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