5 aplicações de Big Data e Inteligência Artificial na medicina

*Por Gabriel Dias
29/09/2017 - Com o avanço da tecnologia e o desenvolvimento de técnicas robustas de análise de dados, aprendizado de máquinas e inteligência artificial, especialistas da área de saúde começam a vislumbrar um futuro em que os sistemas computacionais darão suporte para escolhas mais assertivas em suas rotinas. Não obstante, o Big Data também deve revolucionar decisões administrativas, como investimentos, redução de custos e otimização de operações em centros médicos e hospitais.

Confira cinco possibilidades de aplicações dessas inovações que já vêm impactando a área de saúde nos últimos meses:

1. Evidência científica

A medicina é complexa e envolve entidades com diferentes interesses, como os corpos clínicos, hospitais e a indústria farmacêutica. No entanto, por cuidar de vidas, tem a obrigação de melhorar a qualidade dos seus resultados e a eficiência dos métodos de trabalho. O Big Data e as ferramentas de analytics facilitam o processo de documentação e acesso às evidências científicas, o que auxilia a obtenção de diagnósticos e a adoção de tratamentos.

1. Previsão de eventos relacionados à saúde dos pacientes

Com a automatização de processos, os hospitais têm adotado sistemas mais modernos de registros de prontuários eletrônicos. Esse documento conta com elementos completos sobre pacientes, como informações pessoais, prescrição de medicamentos e exames, diagnósticos e prognósticos. Algoritmos de análise de dados automatizam a previsão de eventos relacionados à saúde da pessoa, como risco de morte, chances de sucesso de um tratamento e a possível readmissão em um centro médico.

Machine Learning é o futuro

*Por Max Oliveira
27/09/2017 - Potencializar ações publicitárias por conta própria será, talvez, um dos grandes efeitos da inteligência artificial. Esta é uma das conclusões que se pode tirar do Google Marketing Next 2017, em São Francisco, nos Estados Unidos, um dos maiores eventos da gigante de tecnologia para parceiros e clientes. O intuito da empresa foi formalizar a sua visão para o setor de Marketing para 2018, principalmente em relação às suas plataformas de anúncios e análises, o AdWords, DoubleClick e Analytics.

Matt Lawson, diretor de Marketing para Anúncios de Performance do Google abriu o evento. "Programático é o alicerce de tudo o que temos feito e vamos fazer em termos de Display e Vídeo", afirmou. Para nós, a declaração do executivo veio ao encontro à nossa premissa, pois estamos sempre lendo e escutando que a era do programático – ações executadas por programas de computadores, sem intervenção humana – iria chegar. A parte humana do processo está ligada à estratégia em geral.

Toda a atmosfera criada e apresentada por Lawson serviu para abrir as cortinas para o tema principal: Machine Learning, que é a grande aposta da Google e do mercado para os próximos anos.

Como funcionários representam uma ameaça à cibersegurança de serviços financeiros

*Por Bill Hogan
26/09/2017 - As organizações de serviços financeiros correm um risco maior de ciberataques devido à natureza dos dados que armazenam e às motivações, frequentemente monetárias, dos cibercriminosos, e elas estão cientes dos danos que uma violação de dados pode causar aos seus negócios.

Os dados mostram que o setor de serviços financeiros foi o mais visado em 2016, com aumento de 29% nos ataques ano a ano. Além dos ataques, e regulamentações governamentais maiores, os serviços financeiros estão intensificando suas medidas de segurança. Na verdade, um estudo recente mostra que 86% das empresas de serviços financeiros pretendem aumentar o tempo e o investimento dedicado à cibersegurança neste ano, em relação a 60% no ano passado.

Não há como negar que o aumento na adoção de soluções de segurança da rede financeira é um passo positivo. As iniciativas de cibersegurança concentram seus esforços para impedir que pessoas mal-intencionadas tenham acesso à rede e aos dados, principalmente porque os hackers e hacktivistas internacionais ganham força. E há poucos lugares onde essas iniciativas são mais críticas do que no setor financeiro.

Contudo, enquanto as empresas de serviços financeiros reforçam seus perímetros de rede para manter os criminosos fora de suas redes, elas tendem a ignorar outro importante vetor de ataque: as pessoas que já têm acesso irrestrito à rede.

Os funcionários

Uma pesquisa recente mostrou que 74% dos executivos e líderes de TI globais entrevistados dizem que os funcionários desatentos são a fonte mais provável de um ciberataque. Embora 56% dos entrevistados consideraram o crime organizado como a principal fonte de ciberataques, 52% deles também identificaram trabalhadores mal-intencionados como um risco significativo. Desta forma, com os profissionais de TI dizendo que as ameaças internas são um risco tão alto quanto o crime organizado, então as medidas de segurança do perímetro da rede não são suficientes.

As ameaças internas involuntárias são muitas vezes resultado de uma falta geral de informação de segurança e negligência, como funcionários vítimas de ataques de phishing e engenharia social. Por exemplo, se um funcionário envia um conjunto de dados para um endereço de e-mail pessoal ou site de armazenamento na nuvem como o Dropbox para trabalhar com esses dados em casa, eles correm um risco maior porque não estão mais protegidos pela rede segura da empresa.

Além disso, ataques maliciosos também são muitas vezes iniciados por funcionários insatisfeitos, que procuram causar danos, ou aqueles que procuram ganhos monetários vendendo dados na Dark Web ou trabalhando como informante de criminosos profissionais, ou ainda funcionários que pretendem começar um negócio próprio ou mudar para o concorrente. Independente da motivação do ataque, o mais importante é detectar quando os dados são acessados e movimentados de forma inadequada, para que isso possa ser interrompido.

A tecnologia não é concorrente

*Por Paulo Rosanova
25/09/2017 - O medo de que a tecnologia possa substituir algumas operações conduzida por pessoas não é recente. Desde a criação da Pascalina, a primeira calculadora do mundo inventada em 1642, a humanidade teme perder suas ocupações para as máquinas.

Quando o assunto é otimizar a área de compras das empresas, sempre aparece a pergunta "Quantas pessoas serão mandadas embora?". A resposta é sempre a mesma "Ninguém precisa ser demitido".

A ideia não é fazer com que as empresas enxuguem seus gastos reduzindo seu quadro de funcionários. É preciso ajudar os profissionais de compras a ter tempo livre para trabalhar em ações estratégicas e focadas no core business de suas companhias.

O papel da tecnologia, nesse caso, é abrir espaço para as atividades realmente importantes.

Hoje, apesar das grandes organizações liderarem um movimento a favor da inovação – e se destacarem justamente por isso, o receio toma conta de algumas empresas que ainda relutam para se atualizar. Algumas até demonstram a intenção de renovar seus sistemas e modernizar processos, mas sofrem com a resistência de alguns colaboradores.

Cientista de Dados: a profissão do futuro

*Por Ana Cristina Santos
19/09/2017 - Atualmente, o cientista de dados é um dos profissionais mais requisitados no mercado de trabalho. Uma pesquisa feita pela Michael Page, líder mundial em recrutamento de executivos, aponta que os gestores de negócios em Business Intelligence e Big Data, juntamente com os cientistas de dados, serão os especialistas mais procurados no segmento de Tecnologia da Informação nos próximos dois anos, com salários variando entre R$ 12 mil e R$ 30 mil.

A procura crescente por esse especialista deve-se em parte pela grande popularidade que a subárea da Inteligência Artificial, chamada de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning em inglês), ganhou nos últimos anos. Uma pesquisa feita pela MIT Technology Review e pela Google Cloud, publicada em março de 2017, indica que 26% das empresas entrevistadas planejam alocar mais de 15% do seu orçamento no setor.

Associado a isso, como a área de Big Data está em foco na indústria de tecnologia, Machine Learning tornou-se essencial por permitir que se façam previsões com base em grandes volumes de dados.

Dentre os exemplos mais comuns de Machine Learning estão: os algoritmos da Netflix que fazem sugestões de filmes de acordo com as preferências do espectador, os algoritmos da Amazon que recomendam livros com base nas últimas compras do usuário e os algoritmos adotados pelo Facebook que analisam atualizações de status para definir o conteúdo do seu feed.

ClickSoftware e SAP: fornecem solução de gerenciamento de serviço baseado na nuvem

19/09/2017 - A ClickSoftware anuncia a assinatura de um acordo de revendedor global com a SAP. Como parte do acordo, a gigante alemã passa a revender a plataforma ClickSoftware Field Service Edge como SAP Scheduling e Resource Management da ClickSoftware. A solução, que já está disponível no mercado, permite recomendações automatizadas, baseadas em contexto e em tempo real, para o planejamento, programação, execução e análise de serviços para suportar uma tomada de decisão inteligente.

O SAP Scheduling and Resource Management oferece aos clientes uma capacidade aprimorada para reduzir os custos de entrega de serviços, melhorar a eficiência continuamente e otimizar a experiência do cliente – hoje um diferencial competitivo chave.

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