Gestión del conocimiento sanitario y ciencia de datos

El conocimiento se considera cada vez más un recurso competitivo clave en las organizaciones, lo que ha influido en las prácticas de selección y contratación de muchas organizaciones. Hoy en día, es una necesidad esencial para las organizaciones sanitarias gestionar eficazmente tanto el conocimiento tácito como el explícito con el fin de ofrecer la mejor asistencia sanitaria posible mediante la resolución de problemas y la obtención de los resultados más idóneos e impecables. Además, la ingeniería del conocimiento es un proceso inteligente mediante el cual los datos sanitarios brutos recopilados se transforman en conocimiento con el fin de "integrar e interpretar el conocimiento para una atención sanitaria individualizada". Los ingenieros del conocimiento utilizan conceptos y técnicas de inteligencia artificial (IA) para desarrollar sistemas basados en el conocimiento. Asimismo, el aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de "aprender de los datos sanitarios", sin necesidad de programarlos explícitamente. Durante los últimos años, con los avances en machine/deep learning, se han propuesto muchos nuevos modelos de computación y se han aplicado significativamente en Procesamiento del Lenguaje Natural, Neurociencia, Biomedicina, Internet de las Cosas Médicas, Enfermedades Crónicas, Epidemiología, etc.