Flor Angie
Baena
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¿Cómo la inteligencia artificial predice en tiempo real y descubre patrones?
Un artículo reciente en Scientific Reports describe un algoritmo profundo que integra múltiples modalidades de datos, como signos vitales, laboratorios e imágenes.
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Jueves, Octubre 9, 2025 - 21:31
La inteligencia artificial IA predice patrones en tiempo real mediante algoritmos y datos continuos. Estudios recientes exploran métodos de predicción en salud y series temporales.
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La inteligencia artificial (IA) detecta patrones y realiza predicciones en tiempo real mediante algoritmos que procesan datos continuos y aprenden de ellos. Este proceso incluye la recolección de datos, el preprocesamiento, el aprendizaje del modelo, la inferencia en vivo y la retroalimentación constante para su ajuste.
Un artículo reciente en Scientific Reports describe un algoritmo profundo que integra múltiples modalidades de datos, como signos vitales, laboratorios e imágenes, para predecir deterioros clínicos en servicios de urgencias. El modelo fue entrenado con cientos de miles de registros y probado con flujos de datos en tiempo real, mejorando su precisión a medida que incorpora nueva información.
Otro estudio publicado en Applied Sciences analiza métodos de predicción de series temporales basados en redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM y modelos estadísticos como ARIMA o SARIMA. Estas técnicas permiten anticipar variaciones y ajustar los resultados conforme llegan nuevos datos, lo que facilita la detección temprana de patrones y tendencias.
Gracias a estos mecanismos, la IA puede identificar relaciones invisibles, reconocer comportamientos emergentes, alertar sobre cambios bruscos
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¿Cómo la IA aprende y se adapta en tiempo real?
Entre los componentes esenciales para la predicción inmediata se encuentran la transmisión eficiente de datos (streaming), la baja latencia en los cálculos, la detección de anomalías y la escalabilidad del modelo. La arquitectura tecnológica también cumple un papel clave, distribuyendo tareas entre dispositivos periféricos (edge computing) y servidores centrales para reducir tiempos de respuesta.
Gracias a estos mecanismos, la IA puede identificar relaciones invisibles, reconocer comportamientos emergentes, alertar sobre cambios bruscos y ajustar sus proyecciones con base en información reciente. Su aplicación abarca sectores como salud, tráfico, finanzas, meteorología y mantenimiento industrial.
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¿Cómo se aplica esta tecnología en la gestión del territorio?
El Centro de Convenciones Ágora Bogotá fue sede de la Conferencia de Usuarios Esri 2025 (CUE), donde más de tres mil asistentes de más de 800 organizaciones analizaron el impacto de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en la toma de decisiones.
La arquitectura tecnológica también cumple un papel clave, distribuyendo tareas entre dispositivos periféricos (edge computing) y servidores centrales
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Durante el evento, Esri Colombia presentó el concepto de GeoIA, que combina inteligencia artificial con análisis geoespacial para optimizar procesos en áreas como planificación urbana, seguridad ciudadana, gestión ambiental y administración del territorio.
La presidenta de Esri Colombia, Helena Gutiérrez, afirmó que los SIG “integran todo para todos y en todas partes”, mientras que el gerente general, Manuel Francisco Lemos, explicó que la CUE es un espacio para que las organizaciones comprendan cómo la inteligencia geográfica seguirá resolviendo los desafíos del territorio colombiano.
Fuente:
Sistema Integrado Digital
