Según Keith Rabois, socio de la empresa de inversiones Koshla y ex ejecutivo de LinkedIn, PayPal y Square, es altamente probable que en los próximos años se produzcan cambios radicalesen todas las áreas de actividad que requieren juicio humano experto, como servicios de salud y jurídicos. Citado por la publicación Business Insider, Rabois habría declarado en un podcast organizado por Founder Calls: “Una de las cosas más interesantes que hemos visto durante la última década es la capacidad de las matemáticas y de las máquinas de sustituir el juicio humano, en particular el juicio de expertos”.
“Finalmente es posible utilizar técnicas de computación y de aprendizaje cibernético para sustituir el juicio de expertos en materias como servicios de salud y servicios jurídicos”, declaró.
Como ejemplo, indicó que si se logra que el software clínico analice enormes volúmenes de datos con el fin de generar un diagnóstico automático para un paciente, sin necesidad de recurrir a un doctor humano, los servicios de salud podrían ser mucho más accesibles para todos. Keith Rabois ha invertido en diversos emprendimientos de salud, uno de los cuales usa información que data desde 2007 a la fecha, para recomendar distintos cursos de acción, que podrían ser distintos de los que habrían sido prescritos según los estándares existentes.
Medio en serio y medio en broma, declaró que “si quieres ser médico a futuro, es mejor que aprendas matemática y estadísticas en lugar de biología y química”.
La publicación agrega que la idea ya está siendo aplicada por empresas como Apple, que recientemente publicó un nuevo marco de desarrollo denominado Research Kit, que puede ser utilizado para crear aplicaciones de investigación sanitaria. Con base en esta plataforma de Apple, la Universidad de Rochester está desarrollando una aplicación denominada mPower, que utiliza los datos obtenidos para determinar los niveles de enfermedad de Parkinson simplemente escuchando la voz del paciente.
Keith Rabois pronostica nuevos emprendimientos para aplicaciones similares. Su conclusión es que aquellas áreas de actividad donde sea necesario acudir a un experto en búsqueda de orientación y consejos, son aquellas áreas susceptibles de beneficiarse de la analítica de Big Data, por lo que representan el mayor potencial para aplicaciones disruptivas.
Fotografía de Keith Rabois: Max Whittaker, de TechCrunch (con licencia de Creative Commons)
