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sábado, junio 19, 2021

ENTREGAN KITS SANITARIOS A BENEFICIARIOS DE TARJETAS SOCIALES

Este viernes 18 de junio, comienza la entrega de kits sanitarios a beneficiarios de las tarjetas sociales. Los beneficiarios deberán presentarse con DNI en...

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El campo demandó 2.050 millones de litros de gasoil en la campaña agrícola 2020/2021 e invirtió más de USD 1.700 millones

Fuerte inversión del campo en la presente campaña agrícola, para hacer frente a los costos del consumo de gasoil. (REUTERS/Bryan Woolston) (BRYAN WOOLSTON/)Durante la campaña agrícola 2020/21 el sector productor consumió 2.050 millones de litros de gasoil. Según la Bolsa de Comercio de Rosario (BCR), durante este período se pudo ver un aumento del 2,5% respecto de las estimaciones de fines del 2020, cuando se proyectaba un consumo de gasoil en torno a los 2.000 millones de litros para esta campaña. Las subas de precios impactó aún más en los costos de transportes de las cadenas. De acuerdo con el informe de la entidad, el consumo del combustible que el sector granario necesita para poner en funcionamiento la maquinaria para tareas de siembra, fertilización y cosecha representó una inversión de casi 1.789 millones de dólares durante la campaña. Hasta noviembre pasado se esperaba que esa cifra fuera de 1.514 millones de dólares. Por lo que esto implicó un aumento de 229 millones de dólar..

Embargaron USD 3.100 millones y autos de lujo a una exportadora de cereales: no liquidó dólares y fue acusada por el Banco Central

El puerto de Barranqueras, concedido entre 2016 y abril pasado a la agroexportadora rosarina Díaz & Forti. (Sebastian Catalano/)Un tribunal de Rosario dispuso el embargo por USD 3.100 millones y sobre una lista de propiedades y vehículos de alta gama en poder de los principales accionistas de la cerealera Díaz & Forti, en el marco de un pedido efectuado por el Banco Central contra la exportadora y avalado por la Justicia federal. La firma, que operó hasta 2020 dos plantas de Vicentin en San Lorenzo y Ricardone, a las afueras de Rosario, también tenía la concesión del puerto de Barranqueras, cuyo contrato fue rescindido en abril por la provincia de Chaco. La exportadora del Grupo Olio fue suspendida por el BCRA y Agricultura acusada de no liquidar exportaciones por USD 450 millones La resolución, a la que tuvo acceso Infobae, señala: “En el marco de los autos caratulados “NN: BANCO CENTRAL DE LA REPUBLICA ARGENTINA PROMUEVE MEDIDAS s/INFRACCION LEY 19.359”, EXPTE. NRO. FRO. 3769/2021, s..

En el 74% de los datos digitales para investigación científica no se citan cifras demográficas

La mayoría de las instituciones de salud tienen datos de imágenes clínicas a una escala que va desde decenas de miles a decenas de millones de exploraciones
La mayoría de las instituciones de salud tienen datos de imágenes clínicas a una escala que va desde decenas de miles a decenas de millones de exploraciones (DJORDJE SAVIC/)

La disponibilidad de grandes conjuntos de datos del mundo real ha sido esencial para acelerar la investigación de datos de salud, incluido el uso de datos recopilados de forma rutinaria para impulsar nuevos descubrimientos e innovaciones. Muchas de estas innovaciones utilizan métodos estadísticos y computacionales avanzados, como el aprendizaje automático (ML). Incluyen el desarrollo de algoritmos para la detección de cáncer de mama a partir de mamografías, cáncer de piel a partir de fotografías, neumonía por radiografías de tórax y retinopatía diabética a partir de imágenes del fondo de ojo de la retina, entre muchos otros.

ML también ha encontrado muchas aplicaciones dentro de la oftalmología, que incluyen segmentación de imágenes, diagnóstico automatizado, predicción de enfermedades y pronóstico. La oftalmología es particularmente adecuada para ML debido al papel crucial de las imágenes, donde las fotografías del fondo de ojo, la tomografía de coherencia óptica (OCT), las fotografías del segmento anterior y la topografía corneal se pueden aplicar a afecciones como la retinopatía diabética, la degeneración macular relacionada con la edad, el glaucoma, papiledema y cataratas.

La investigación de datos de salud de alta calidad y el desarrollo de modelos de AA requieren datos significativos a una escala suficiente. Sobre este punto, y las dificultades en el uso de datos de manera repetida (siempre el mismo grupo) es que un grupo de la Unidad Académica del Instituto de Inflamación y Envejecimiento de la Facultad de Ciencias Médicas y Dentales de la Universidad de Birmingham realizó un reciente análisis con el fin de poner atención a la mirada reductivista en muchas de las investigaciones, a pesar de la gran cantidad de datos disponibles.

estudios científicos
(Shutterstock.com)

Indudablemente, los datos existen. La mayoría de las instituciones de salud tiene datos de imágenes clínicas a una escala que va desde decenas de miles a decenas de millones de exploraciones. Sin embargo, estos datos a menudo son inaccesibles para los investigadores, incluso cuando existe la intención de ponerlos a disposición para la investigación, debido a las barreras de acceso y usabilidad. Estas pueden incluir: barreras de gobernanza (dificultades para comprender y trabajar a través de los marcos de gobernanza que regulan el uso de datos); barreras de costos (puede haber costos generales considerables para los conjuntos de datos y muchos conjuntos de datos requieren pago para acceder); y barreras de tiempo (las solicitudes y la conservación de conjuntos de datos pueden sufrir un retraso considerable antes de que estén disponibles).

Las barreras de usabilidad incluyen: el formato de datos (los datos pueden no estar en una forma computacionalmente manejable); barreras de calidad de los datos (los datos pueden ser de calidad insuficiente o incierta); y las barreras de etiquetado de imágenes (la mayoría de los proyectos de imágenes dependen del etiquetado preciso de esas imágenes, que pueden no realizarse como parte de la atención de rutina y son difíciles de hacer retrospectivamente. Para sortear estas barreras, muchos grupos de investigación recurren al uso de conjuntos de datos de imágenes disponibles públicamente. Esta ruta alternativa a menudo conduce a que utilicen los mismos conjuntos de datos dentro de un área clínica.

Así se han utilizado varias veces conjuntos de datos de imágenes públicas bien conocidas, incluidos MESSIDOR, DRIVE, EyePACS y E-ophtha. Las barreras de calidad de los datos (los datos pueden ser de calidad insuficiente o incierta); y las barreras de etiquetado de imágenes (la mayoría de los proyectos de imágenes dependen del etiquetado preciso de esas imágenes, que pueden no realizarse como parte de la atención de rutina y son difíciles de hacer retrospectivamente).

Más datos mejor guardados

Estos datos de contagios son muy similares a los de la jornada anterior, cuando el país suramericano notificó 12.141 casos de coronavirus.EFE/ Juan Ignacio Roncoroni/Archivo
Estos datos de contagios son muy similares a los de la jornada anterior, cuando el país suramericano notificó 12.141 casos de coronavirus.EFE/ Juan Ignacio Roncoroni/Archivo (EFEI0658/)

Actualmente, no existe un directorio centralizado de conjuntos de datos oftalmológicos y, por lo tanto, hay poco conocimiento sobre la cantidad de datos de imágenes oftalmológicas que están disponibles públicamente. Tampoco está claro cuál es su accesibilidad y qué tan completo es el informe de los metadatos asociados que describen las características de la imagen, las poblaciones y las enfermedades. Esta revisión tiene como objetivo identificar todos los conjuntos de datos de imágenes oftalmológicas disponibles públicamente, para crear un directorio central de lo que está disponible para el acceso actualmente. Informam la fuente de cada conjunto de datos, su accesibilidad y un resumen de las poblaciones, enfermedades y tipos de imágenes representados.

“Es muy probable -indica el líder del informe, Saad M. Khan-, que las enfermedades que se consideran mayoría o se estudian con más habitualidad sean representativas de las que se obtienen imágenes con mayor frecuencia en la práctica clínica y la investigación de rutina. En particular, en oftalmología, por ejemplo, existen programas de detección de la retinopatía diabética en varios países, lo que lleva a la acumulación de grandes datos de imágenes a nivel nacional de la población diabética”.

En todos los conjuntos de datos, la fotografía del fondo de ojo fue el tipo de imagen más común, probablemente debido a su amplia disponibilidad y uso común en una amplia gama de enfermedades oftalmológicas.

Varias variables que son clínicamente esenciales no se informaron en todos los conjuntos de datos. Los datos demográficos que incluyen edad, sexo y origen étnico no se informaron en la mayoría de los conjuntos de datos (74%), incluso a nivel agregado. Además, los criterios de inclusión y exclusión solo se definieron para el 15% de los conjuntos de datos. “Esta información faltante es motivo de preocupación, ya que no está claro si existe una representación adecuada de los grupos de población dentro de los datos, y la capacidad de los investigadores para evaluar la aplicabilidad de los resultados de la investigación a partir de estos datos estará severamente restringida”, afirma el especialista..

Para los conjuntos de datos con etiquetas de imagen (como etiquetas de diagnóstico o de características), los procesos de etiquetado también se encuentran mal definidos, según indica el documento. “Se hacen muchas suposiciones durante el etiquetado de las verdades básicas y, por lo tanto, la garantía con respecto a la precisión de la etiqueta es primordial, ya que tienen implicaciones para cualquier modelo de ML entrenado con el uso de estas etiquetas. Por lo tanto, los detalles sobre la experiencia de las etiquetadoras, el proceso de consenso utilizado para múltiples etiquetadoras y cómo se resolvieron las discrepancias son todos relevantes”, se afirma en el documento.

En los pocos conjuntos de datos que informaron esta información, los etiquetadores iban desde estudiantes de medicina, pero en la mayoría de los casos se desconocían las habilidades de los etiquetadores. Aunque el etiquetado detallado de los conjuntos de datos públicos puede ser ambicioso, una lista de verificación de elementos de metadatos de informes mínimos podría mejorar drásticamente la utilidad de los datos y también podría permitir la fusión de múltiples conjuntos de datos.

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Soja muy volátil: recuperó más de la mitad de la pérdida de ayer, pero a Argentina igual dejarían de ingresar unos USD 5.800 millones

Lo precios de la soja cotizan entre ayer y hoy en un contexto de alta volatilidad. (REUTERS/Enrique Marcarian) (Enrique Marcarian/)Las cotizaciones en el mercado internacional de granos de Chicago, entre ayer y hoy, presentaron una elevada volatilidad que repercute en la Argentina, especialmente en la economía y toma de decisiones de los productores, que además sufren efectos de las retenciones y el desdoblamiento cambiario, y en los ingresos de divisas por las exportaciones agroindustriales. A las fuertes bajas que se registraron este jueves en los precios, para muchos las más pronunciadas de la historia en el caso de la soja, el mercado cerró la semana con subas para la oleaginosa y los cereales. Hoy la posición julio de la soja subió USD 24,34 y la tonelada cotizó a 512,94 dólares. Por el lado del maíz, el contrato julio registró subas de USD 8,76 y cotizó a USD 257,96 la tonelada. Y en el caso del trigo, el contrato julio aumentó USD 8,73 y la tonelada se pagó USD 234,52. En el cas..

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