Health Analytics Hub

El Health Analytics Hub es un espacio dinámico y colaborativo que sirve de nexo para técnicos, investigadores predoctorales, posdoctorales y titulares que trabajan o utilizan métodos en el campo de la ciencia y la analítica de datos. Este Hub está diseñado para fomentar la innovación, el aprendizaje y el intercambio de ideas, reuniendo a personas de diversos orígenes que comparten la necesidad de aprovechar los datos para extraer ideas valiosas. Equipado con tecnología y recursos de vanguardia, el Hub ofrece un entorno propicio para la experimentación práctica, los proyectos de colaboración y el desarrollo continuo de habilidades.

El Hub ofrece una comunidad de apoyo y una gran cantidad de oportunidades para compartir conocimientos. Desde talleres y seminarios hasta hackathons y eventos de networking, el Health Analytics Hub es el epicentro para liberar todo el potencial de la toma de decisiones basada en datos en ISGlobal.

Objetivos del Health Analytics Hub

• Fomentar las sinergias y la colaboración entre los investigadores de ISGlobal, a través del intercambio de conocimientos, metodología e información sobre los últimos avances científicos y tecnológicos en el campo de la analítica de datos de salud.
• Proporcionar formación y educación sobre las últimas herramientas y metodologías de analítica de la salud, apoyando así a estudiantes e investigadores noveles en su trayectoria profesional y en sus proyectos.
• Fomentar la colaboración con instituciones externas, incluidos hospitales, empresas emergentes y organismos reguladores, para apoyar nuevas oportunidades de financiación y contribuir a la traslación de los métodos de la informática sanitaria para mejorar la salud mundial y beneficiar a la sociedad en general.
• Fomentar la diversidad en la investigación incorporando aspectos como el sexo, el género, la etnia y el origen socioeconómico en los proyectos de analítica sanitaria y en su diseño e implementación, eliminando los sesgos explícitos e implícitos en datos y algoritmos, así como promoviendo la inclusividad en los equipos de investigación.
• Aumentar la visibilidad de la investigación de ISGlobal en temas relacionados con la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la bioestadística y la bioinformática, con el fin de atraer nuevos talentos (nuevos estudiantes, investigadores y colaboradores) en esas áreas.

Un espacio colaborativo

Los programas de investigación de ISGlobal involucrados en el Hub son:

• El programa de Clima, contaminación atmosférica, naturaleza y salud urbana
• El programa de Medio ambiente y salud a lo largo de la vida

Los grupos de investigación que inicialmente participarán en el Hub son: 

• La Unidad de Bioestadística y Gestión de Datos (UBIOES-GD)
• El Grupo de Investigación Bioinformática en Epidemiología Genética y el servicio científico de Ómica y bioinformática
• El grupo de Ciencia de Datos Biomédicos
• El grupo de eSalud
• El grupo de Adaptación
• El grupo de Epidemiología Ambiental y Bioestadística

Avances en análisis de datos

• GPT-4 ha sido lanzado. Esto es increíble para la creación de imágenes. El prompt es realmente fácil de usar.
• Nueva herramienta de IA para medicina de precisión: AI-HOPE (Agente de Inteligencia Artificial para Alta Optimización y Medicina de Precisión): una plataforma impulsada por IA que permite a los investigadores realizar análisis complejos de datos biomédicos usando simples comandos en lenguaje natural.

Recursos gratuitos de IA

GitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por IA que ayuda a los desarrolladores sugiriendo fragmentos de código y completando funciones según el contexto dentro de su editor de código. VSCode (Visual Studio Code) es un editor de código ligero y de código abierto desarrollado por Microsoft, que ofrece características como resaltado de sintaxis, depuración y extensiones para múltiples lenguajes de programación.

• Instrucciones para configurar GitHub Copilot en VS Code. Incluye una versión gratuita, pero podemos ir más allá y activar una cuenta premium gratuita si somos estudiantes:
• Configurar GitHub Student y GitHub Copilot como estudiante autenticado.
• Para quienes programan en R, aquí está el tutorial para usar VSCode para ejecutar/programar en R.

Herramientas para científicos

• Guía para principiantes sobre cómo integrar LLMs en tus proyectos de ciencia de datos.