Datos que sostienen decisiones: por qué validar la información sanitaria es el primer acto clínico8/7/2026 Quantum Showroom - LISA News  Queridos lectores, una historia clínica es, antes que ninguna otra cosa, un relato hecho de datos. Cada decisión que se toma junto a una cama —administrar un fármaco, pedir una prueba, dar un alta— se apoya en cifras, fechas, códigos y anotaciones que alguien introdujo en algún momento y en algún sistema. Cuando ese sustrato es fiable, la medicina funciona con una discreción que apenas percibimos. Cuando falla, el error no se queda quieto: viaja aguas abajo, se copia de un informe a otro y, en el peor de los casos, termina influyendo en lo que le ocurre a una persona concreta.
Nuestro compañero en Quantum Babylon – Acudesic, el ingeniero informático experto en IA Josep Salvador López, ha publicado en LISA News un artículo que apunta justo a esa raíz: la necesidad de validar los datos sanitarios antes de que sostengan una decisión clínica, una investigación o una política de salud. Su planteamiento es sobrio y certero, y lo compartimos de principio a fin. Desde el trabajo que hacemos a diario en Quantum Babylon va a accompañar su tesis, ampliarla con evidencia y ordenar por qué la validación del dato ha dejado de ser una tarea técnica de segunda fila para convertirse en una condición de la buena medicina.
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El futuro de los entornos virtuales en 2026: Una visión lúdica de la mano de Rodrigo Taramona25/1/2026 Entornos virtuales, Realidad Extendida y Aumentada. Llevamos años trabajando en entornos virtuales y ojo! he dicho trabajando, no hablando! y sin duda el vídeo que Rodrigo Taramona realizó hace unos días, es una de las explicaciones más lúcidas sobre el futuro de esta tecnología que se puede ver al respecto
Criminología y ciencias forenses  Como siempre tras el año nuevo traemos novedades! Presentamos un proyecto en el que llevamos mucho tiempo trabajando con esfuerzo e ilusión. Es un honor poder anunciar el lanzamiento oficial de ACTUM FORENSE.
Recursos Inteligencia Artificial - Sanidad  Buenas noticias desde Europa para los que trabajamos con datos sanitarios o datos confidenciales con Inteligencia Artificial: desde Suiza llega Apertus!
Mientras que la mayoría de modelos IA se cierran en sus datos y procesos (por muy 'Open' que digan que son), Apertus apuesta por la transparencia real. Ciencia de datos - Hacking - Recursos para programadores  En este informe técnico exploramos el web scraping en producción: fundamentos HTTP/DOM, APIs (REST/GraphQL), extracción con Scrapy y Playwright, estrategias asíncronas, arquitectura con colas y proxies, validación y observabilidad. Incorpora pautas legales (ToS, RGPD, derechos de autor) y buenas prácticas para pipelines robustos, eficientes y éticos orientados a datos auditables y de negocio.
Inteligencia Artificial - Investigación - Medicina  El Aprendizaje Federado (o FL según sus siglas en inglés) permite a hospitales entrenar modelos de IA colaborativos sin mover datos en bruto, cumpliendo el RGPD y otras normativas, reforzando así la privacidad. Cada centro comparte solo actualizaciones seguras de información, mejorando generalización y reduciendo sesgos. Como resultado: diagnósticos y predicciones más precisos y equitativos, con menor riesgo y eficiencia para la investigación multicéntrica.
Ciiberseguridad - Medicina  En la era actual de transformación digital, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un pilar fundamental para la innovación, impulsando la eficiencia operativa, la personalización del cliente y la ventaja competitiva en todos los sectores. Sin embargo, este poder transformador conlleva una responsabilidad monumental: la de gestionar y proteger los volúmenes masivos de datos, frecuentemente sensibles o personales, que alimentan y son procesados por estos sistemas. Los datos son el nuevo petróleo, pero también es el nuevo pasivo si no se custodia con el máximo rigor.
Recursos para programación - Inteligencia Artificial  La investigación sanitaria está experimentando una transformación digital sin precedentes. La adopción de historiales clínicos electrónicos (HCE), la secuenciación genómica de alto rendimiento, la telemedicina y los dispositivos wearables generan volúmenes masivos de datos de salud (Big Data). Este nuevo panorama ofrece una oportunidad única para responder preguntas complejas sobre enfermedades, tratamientos y salud pública, pero también plantea un enorme desafío analítico.
Sanidad - Programación - Desarrollo de aplicaciones  La clínica empieza en el silencio de la consulta: el gesto, la historia, el matiz. En ese territorio íntimo, cada dato es confidencia. Por eso la promesa de la inteligencia artificial “en local” no es solo rendimiento; es respeto. Es traer la potencia del cálculo al lugar donde nacen las decisiones, sin que la información cruce fronteras invisibles.
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