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Mostrando las entradas con la etiqueta salud pública

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...

Análisis con Python: ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen?

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📊 ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen? Un análisis con Python Las enfermedades autoinmunes afectan aproximadamente al 5% de la población mundial . Esto incluye padecimientos como lupus, artritis reumatoide, esclerosis múltiple, entre otros. En este artículo haremos un ejercicio técnico para estimar cuántos reumatólogos serían necesarios para atender esa demanda en una ciudad como Playa del Carmen, Quintana Roo , utilizando Python y Jupyter Notebook . 📌 Paso 1: Estimar población y personas afectadas De acuerdo con datos recientes, la población aproximada de Playa del Carmen es de 304,942 personas. Si el 5% sufre una enfermedad autoinmune: # Supuestos poblacion_total = 304_942 porcentaje_afectados = 0.05 personas_afectadas = poblacion_total * porcentaje_afectados print(f"Número estimado de personas con enfermedades autoinmunes: {int(personas_afectadas)}") Resultado: 15,247 personas con enfermedades autoinmunes. 📌 Paso 2: ¿Cuántos re...

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