Nueva York, 12, feb (batalladeideas.com).- Aparte de valorar la transparencia, esta pregunta asiste a Musk en identificar la habilidad de resolución de problemas de los postulantes, un criterio clave en sus procesos de selección. No se limita únicamente a conocer la trayectoria laboral del candidato, sino a comprender su forma de pensar, su comportamiento bajo presión y las habilidades que posee para hallar soluciones efectivas.
MUSK Y SU PERSPECTIVA CRÍTICA ACERCA DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR.
Elon Musk no solo posee un método específico para evaluar a sus trabajadores, sino que ha manifestado en varias ocasiones su perspectiva crítica acerca de la educación superior. A pesar de poseer grados en física y economía, ha dicho que el éxito no se basa en tener un título universitario de cuatro años.
«Muchísimas personas invierten cuatro años, generan una gran deuda y muchas veces carecen de habilidades útiles que puedan aplicar posteriormente,» dijo en una entrevista. Musk ha indicado que algunas de las personalidades más influyentes en el ámbito tecnológico, como Bill Gates o Steve Jobs, no terminaron una educación universitaria, pero igualmente transformaron sus sectores.
Otros dispositivos innovadores son los PET-TAC, que combinan las funciones de un tomógrafo por emisión de positrones (PET) y un tomógrafo axial computarizado (TAC), brindando datos tanto morfológicos como fisiológicos, y que facilitarán la detección de las lesiones tumorales en una etapa «considerablemente más temprana».
Los tratamientos asistidos por imagen están viviendo significativos progresos, y consisten en procedimientos «menos invasivos» que facilitan una recuperación más veloz, como la ablación por radiofrecuencia o microondas; la crioablación, que utiliza temperaturas extremadamente bajas; o ablaciones intraarteriales, tales como la quimioembolización y radioembolización, que se realizan en salas de intervención.
«Comenzaremos mucho antes (los tratamientos) y nos enfocaremos únicamente en lo enfermo.» «Y también podremos determinar si el tratamiento está funcionando o no más rápidamente, (…) si el tratamiento no es efectivo, es importante saberlo lo antes posible para hacer ajustes y cambios», afirmó De Oyarzábal.
EJECUCIÓN DE LA IA.
Numerosos de estos progresos están vinculados al avance de la Inteligencia Artificial (IA), cuya utilización en la medicina permite hacer diagnósticos más exactos, adaptar los tratamientos a cada paciente, mejorar los procesos y acortar los tiempos de espera.
Para su incorporación en este ámbito, en primer lugar se consideran los datos que serán necesarios, con los cuales se crea un modelo computacional que contrasta esos datos de salud del paciente con la probabilidad de que ocurra un resultado clínico, después de lo cual se inicia el entrenamiento del algoritmo.
Este entrenamiento se basa en la cantidad y calidad de los datos que se pueden emplear; al finalizar esta etapa, se lleva a cabo una validación de los algoritmos para verificar sus ventajas, su seguridad y el cumplimiento de la normativa.
De Oyarzábal ha enfatizado que, para un uso más eficiente de los datos y lograr una mayor calidad, la interoperabilidad de los sistemas es «esencial», de manera que puedan ser compartidos entre la sanidad pública y privada, entre autonomías e incluso entre los diversos países de la Unión Europea, lo que evitará la repetición de pruebas y acelerará tanto los diagnósticos como los tratamientos.
Con Informacion de EUROPA PRESS
