El presente ensayo académico aborda el fenómeno del Big Data en el ámbito de la salud pública, un tema de creciente relevancia en la era digital, donde la capacidad de recopilar y analizar grandes volúmenes de datos transforma la atención médica y la gestión de la salud. A lo largo de la historia, desde el siglo XVIII, la recopilación de datos ha sido fundamental para la planificación y toma de decisiones en salud pública, aunque también ha suscitado preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad y el uso de datos personales. Este ensayo examina las características esenciales del Big Data, conocidas como las 5 V: volumen, variedad, velocidad, validez y valor, que son cruciales para entender su impacto en la salud pública. Se destacan desarrollos técnicos significativos, como la capacidad de procesar datos provenientes de diversas fuentes, incluyendo registros de salud, datos genéticos y de estilo de vida, lo que permite una comprensión más holística de la salud de las poblaciones. Además, se analizan innovaciones actuales, como el uso de inteligencia artificial para predecir patrones de salud y mejorar la atención personalizada, lo que representa un avance notable en la capacidad de respuesta ante epidemias y enfermedades crónicas. Sin embargo, el ensayo también subraya los riesgos asociados, como la posibilidad de violaciones de la privacidad y la estigmatización de individuos, lo que plantea la necesidad de un marco regulatorio más robusto y ético. Las conclusiones alcanzadas enfatizan que, aunque el Big Data ofrece oportunidades sin precedentes para mejorar la salud pública, también requiere una reflexión crítica sobre sus implicaciones éticas y sociales. En este contexto, se destaca la importancia de seguir investigando y desarrollando nuevas tecnologías que no solo complementen las existentes, sino que también aborden las desigualdades en el acceso a la información y la protección de los derechos humanos. Así, el ensayo concluye que el futuro del Big Data en salud pública dependerá de un equilibrio entre innovación tecnológica y responsabilidad ética, lo que es esencial para maximizar sus beneficios y mitigar sus riesgos en la sociedad contemporánea.
Índice de Contenidos
- INTRODUCCIÓN
- El uso del Big Data en el ámbito de la salud pública.
- Contexto histórico y surgimiento del Big Data en salud pública
- Antecedentes del Big Data en salud pública
- Desafíos éticos y regulaciones en el uso del Big Data en salud pública
- Importancia del Big Data en la era de la inteligencia artificial
- Tesis Principal del presente Ensayo Académico.
- Problema de Investigación del actual estudio
- Hipótesis o respuesta tentativa al problema de investigación
- Objetivo General del presente ensayo
- DISEÑO METODOLÓGICO
- DESARROLLO:
- Marco teórico conceptual: gobernanza ética del Big Data en salud pública..
- Gobernanza de datos en salud pública
- Transparencia algorítmica.
- Participación ciudadana
- Interrelación de los elementos del marco teórico
- El progreso del Big Data en salud pública: avances tecnológicos y actores clave.
- Aspectos éticos y desafíos en el uso del Big Data en salud pública
- Evidencias, datos estadísticos, citas relevantes y análisis críticos
- Silogismos, analogías, corolarios y símiles, para ver con “otros ojos”
- CONCLUSIONES:
- REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
Objetivo y Temas Clave de la Investigación
Este ensayo académico tiene como objetivo general analizar críticamente el impacto del Big Data en la gestión y prevención de enfermedades en la salud pública, evaluando tanto sus beneficios en la mejora de la toma de decisiones y la personalización de tratamientos como los desafíos éticos y de privacidad que surgen de su implementación, con el fin de proponer recomendaciones para un uso responsable y equitativo de esta tecnología en el ámbito sanitario. La pregunta de investigación central es: ¿Cómo influye el Big Data en la gestión y prevención de enfermedades en la salud pública, y cuáles son los desafíos éticos y de privacidad asociados a su implementación?
- Impacto del Big Data en la salud pública
- Gobernanza ética de datos y marcos regulatorios
- Privacidad, seguridad de datos y consentimiento informado
- Inteligencia Artificial y transparencia algorítmica
- Vigilancia epidemiológica y prevención de enfermedades
- Desigualdades sociales y derechos humanos en el contexto digital
Extracto del Libro
Marco teórico conceptual: gobernanza ética del Big Data en salud pública
El argumento central del ensayo se centra en la necesidad de establecer sistemas de gobernanza ética que permitan aprovechar el potencial del Big Data en salud pública sin vulnerar los derechos fundamentales de los individuos, especialmente en contextos socioeconómicos complejos. Para ello, resulta crucial comprender las teorías y conceptos clave que sustentan esta investigación, como la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica y la participación ciudadana.
La gobernanza de datos se refiere al conjunto de políticas, normas, procesos y mecanismos que regulan el ciclo de vida de los datos, desde su recopilación hasta su eliminación, con el objetivo de garantizar su calidad, accesibilidad, seguridad y uso ético (Kshetri, 2017). En el contexto del Big Data en salud pública, la gobernanza de datos adquiere una dimensión ética que exige la consideración de principios y valores como la privacidad, el consentimiento informado, la transparencia y la equidad (Sieber & Ruckenstein, 2019).
Una gobernanza ética del Big Data en salud pública debe articular marcos regulatorios flexibles que permitan adaptarse a la rápida evolución tecnológica y a las necesidades específicas de diferentes contextos socioeconómicos. Estos marcos deben establecer normas claras en materia de privacidad, seguridad y consentimiento informado, así como promover la transparencia y la rendición de cuentas en el tratamiento de los datos (Floridi, 2019).
La transparencia algorítmica se refiere a la capacidad de comprender, explicar y evaluar los procesos y las decisiones tomadas por los sistemas algorítmicos, como los modelos de aprendizaje automático y los algoritmos de predicción utilizados en el análisis de datos masivos en salud pública (Raji & Buolamwini, 2019). En este sentido, la transparencia algorítmica constituye un elemento esencial de la gobernanza ética del Big Data, ya que permite garantizar la equidad, la imparcialidad y la ausencia de sesgos en el tratamiento de los datos y en las decisiones basadas en ellos.
Resumen de los Capítulos Principales
INTRODUCCIÓN: Este capítulo contextualiza el fenómeno del Big Data en la salud pública, destacando su relevancia, el contexto histórico, los desafíos éticos, la importancia de la inteligencia artificial, y presenta la tesis principal, problema de investigación, hipótesis y objetivo general del ensayo.
DISEÑO METODOLÓGICO: Aquí se describe el enfoque sistemático y estructurado utilizado, incluyendo una revisión exhaustiva de la literatura, la selección y organización de la información en categorías temáticas, la aplicación de las 5 V del Big Data y la estructuración del ensayo en tres secciones principales.
DESARROLLO: En esta sección se profundiza en el marco teórico conceptual de la gobernanza ética del Big Data en salud pública, detallando la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica y la participación ciudadana, su interrelación, los avances tecnológicos y los desafíos éticos, respaldado por evidencias y análisis críticos.
CONCLUSIONES: El capítulo final sintetiza los hallazgos más importantes, enfatizando que el Big Data transforma la salud pública pero requiere un equilibrio entre innovación tecnológica y responsabilidad ética, destacando la necesidad de marcos regulatorios y la importancia de abordar las desigualdades digitales para un futuro de salud más resiliente.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS: Este apartado lista todas las fuentes citadas en el ensayo, elaboradas según la Norma APA 7ma Edición.
Palabras Clave
Big Data, salud pública, recopilación de datos, ética, privacidad, inteligencia artificial, innovación, marco regulatorio, desigualdades, derechos humanos.
Preguntas Frecuentes
¿De qué trata fundamentalmente este trabajo?
Este ensayo académico aborda el fenómeno del Big Data en el ámbito de la salud pública, analizando su impacto en la gestión y prevención de enfermedades, así como los desafíos éticos y de privacidad asociados a su implementación.
¿Cuáles son los campos temáticos centrales?
Los campos temáticos centrales incluyen el Big Data en salud pública, la gobernanza ética de datos, la privacidad, la inteligencia artificial, la vigilancia epidemiológica, los marcos regulatorios y las desigualdades en el acceso a la información.
¿Cuál es el objetivo principal o la pregunta de investigación?
El objetivo principal es analizar el impacto del Big Data en la salud pública, evaluando sus beneficios y desafíos éticos. La pregunta de investigación es: ¿Cómo influye el Big Data en la gestión y prevención de enfermedades, y cuáles son los desafíos éticos y de privacidad asociados?
¿Qué método científico se utiliza?
Se utiliza una metodología basada en un enfoque sistemático y estructurado, incluyendo una revisión exhaustiva de la literatura académica, la organización temática de la información y la aplicación de conceptos clave del Big Data.
¿Qué se aborda en la parte principal (Desarrollo)?
En la parte principal se exploran el marco teórico conceptual de la gobernanza ética del Big Data en salud pública, la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica, la participación ciudadana, los avances tecnológicos y los desafíos éticos y sociales.
¿Qué palabras clave caracterizan el trabajo?
Las palabras clave que caracterizan el trabajo son: Big Data, salud pública, recopilación de datos, ética, privacidad, inteligencia artificial, innovación, marco regulatorio, desigualdades y derechos humanos.
¿Cuáles son las 5 V del Big Data y por qué son importantes?
Las 5 V del Big Data son Volumen, Variedad, Velocidad, Validez y Valor. Son cruciales para entender el impacto del Big Data en la salud pública, ya que caracterizan las propiedades de los grandes conjuntos de datos.
¿Cómo se relaciona la inteligencia artificial con el Big Data en salud pública?
La inteligencia artificial, a través de tecnologías como el aprendizaje automático y profundo, revoluciona el análisis de Big Data en salud pública al permitir procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y mejorar la vigilancia epidemiológica y la predicción de enfermedades.
¿Cuáles son los principales desafíos éticos en el uso del Big Data en salud pública?
Los principales desafíos éticos incluyen la protección de la privacidad de los individuos, la seguridad de los datos, el consentimiento informado, la transparencia algorítmica y el riesgo de discriminación o sesgo en el tratamiento de los datos.
¿Qué es la transparencia algorítmica y por qué es relevante?
La transparencia algorítmica se refiere a la capacidad de comprender y evaluar los procesos y decisiones de los sistemas algorítmicos. Es relevante porque garantiza la equidad, imparcialidad y ausencia de sesgos en el uso del Big Data y sus decisiones.
- Arbeit zitieren
- Damir-Nester Saedeq (Autor:in), 2025, Transformaciones en la Salud Pública, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1580801
