Inteligencia Artificial en la industria: Copilot como asistente técnico, operativo y estratégico

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🧠 Cómo Microsoft Copilot y los LLM están transformando la industria Desde la oficina hasta la fábrica: el futuro del trabajo con IA ya está aquí La inteligencia artificial generativa está marcando un antes y un después en la forma en que las empresas operan. Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés), como los desarrollados por OpenAI, han evolucionado de simples asistentes conversacionales a herramientas que realmente entienden el lenguaje humano, el contexto empresarial y los flujos de trabajo complejos. En este escenario, Microsoft Copilot se ha convertido en una de las soluciones más accesibles y poderosas del mercado, al integrar estos modelos directamente en las herramientas que millones de personas ya usan: Word, Excel, Outlook, PowerPoint, Teams, Power Apps y más. 🤖 ¿Qué es Microsoft Copilot y en qué se basa? Copilot es una familia de asistentes inteligentes creada por Microsoft. A diferencia de otras soluciones, Copilot se in...

Exploración de datos públicos sobre salud reumatológica en México: un caso educativo con Python

“Este análisis fue realizado con fines educativos y de concientización, utilizando datos públicos y anónimos. Todo el contenido respeta la privacidad de los pacientes y busca aportar valor desde la ciencia de datos.”

🔍 Introducción

Las enfermedades reumatológicas, como la artritis reumatoide, el lupus o la fibromialgia, afectan a miles de personas en México y el mundo. Más allá de los números, se trata de condiciones que influyen profundamente en la calidad de vida de quienes las padecen.

En este artículo realizo un ejercicio educativo utilizando Python y Jupyter para explorar datos públicos de salud disponibles a través del sistema SINBA/SINAIS de la Secretaría de Salud.

El objetivo no es presentar un diagnóstico ni emitir juicios clínicos, sino visibilizar patrones agregados y mostrar cómo la ciencia de datos puede aplicarse de manera respetuosa y útil en el ámbito médico y de salud pública.

El análisis está pensado tanto para:

  • 👩‍⚕️ Profesionales de salud que quieran aprender a interpretar datos clínicos con nuevas herramientas.

  • 👨‍💻 Estudiantes o entusiastas de la ciencia de datos que buscan practicar con un caso realista y relevante.

Usaremos un dataset basado en registros del sistema de salud (SSA México) y exploraremos variables como edad, enfermedad, diagnóstico y ubicación geográfica.


🧾 Descripción del dataset

  • Fuente base: estructura inspirada en datos abiertos del SSA (1998–2021)

  • Numero de defunciones por artritis reuomatoide por entidad y por año


Gráfico que muestra defunciones por artritis reumatoide en México entre 1998 y 2021 analizadas con Python y pandas


💻 Herramientas utilizadas

  • Python

  • Pandas

  • Seaborn / Matplotlib 

  • Jupyter Notebook


📊 Análisis realizado

  1. Grafico de defunciones por año por cada entidad

  2. Mapa de Calor

  3. Grafico de barras de total de defunciones por año

  4. Top 5 de años con mas defunciones

Comparación de defunciones por estado en México




Para descargar el notebook ingresa a la siguiente liga Reuomatologia.ipynb

🔬 Conclusiones

Este análisis muestra tendencias generales en los registros de defunciones por enfermedades reumatológicas en México entre 1998 y 2021. Los datos reflejan realidades complejas y dolorosas, pero también ofrecen una oportunidad para comprender, prevenir y mejorar la atención médica.

La ciencia de datos puede y debe estar al servicio de las personas. Aplicada con sensibilidad, puede ayudarnos a tomar decisiones mejor informadas, detectar patrones que ayuden a la prevención y fomentar una conversación más profunda entre la tecnología y la salud.

A todas las personas que viven con estas condiciones, a quienes las acompañan, y a quienes trabajan por su bienestar: este ejercicio va con respeto y admiración.


Datos Extras

De donde puedes obtener datos para hacer tus propios análisis o investigaciones 


👥 Gracias a quienes llegaron desde Reddit. Este análisis fue hecho con respeto y con el deseo de generar conocimiento abierto.
Si quieres ver más proyectos como este, visita la categoría de Ciencia de Datos en el blog.

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