La calidad de los datos es un factor determinante para el rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial. Si los datos contienen errores, están incompletos o presentan formatos inconsistentes, el modelo puede generar resultados imprecisos o dejar de funcionar correctamente. La calidad no se garantiza solo durante el análisis: empieza en el momento de la recopilación.

En contextos como la salud digital, esta cuestión es especialmente relevante. Una medición incorrecta, un campo vacío o una unidad mal registrada pueden afectar al análisis de un paciente y reducir la fiabilidad de las predicciones.

Principios para garantizar la calidad de los datos

Para asegurar una buena calidad de los datos, es necesario cumplir varios principios:

• Exactitud: registrar los valores correctos y minimizar los errores. Por ejemplo, si un monitor muestra una frecuencia cardíaca de 120 latidos por minuto, el valor registrado debe ser 120.

• Datos completos: evitar campos vacíos y datos ausentes. En el caso de un paciente con sepsis, variables como la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la temperatura o el peso pueden ser esenciales para el modelo.

• Consistencia: usar las mismas unidades y formatos en todas las fuentes. Registrar el peso como “70 kg” en un momento y como “154 lb” en otro puede generar confusión y errores en el análisis.

• Relevancia: recopilar solo los datos necesarios para el objetivo del análisis. Información como el color de ojos de un paciente no aporta valor a un modelo de riesgo de sepsis.

• Validez: comprobar que los valores cumplen las reglas y rangos definidos. Una temperatura corporal de 50 °C debería identificarse como un valor inválido.

• Unicidad: eliminar registros duplicados para evitar que un mismo caso tenga un peso artificial en el análisis.

• Precisión: mantener un nivel de detalle adecuado en los datos numéricos. Registrar un peso como “68,5 kg” puede ser más apropiado que redondearlo siempre a “68 kg”.

• Consolidación: integrar de forma uniforme los datos procedentes de distintas fuentes, como sensores que miden diferentes variables de un mismo paciente

El impacto de los datos deficientes

Los datos incompletos pueden provocar la pérdida de variables importantes para el modelo. Si una columna contiene demasiados valores vacíos, puede dejar de ser útil para el análisis.

También es necesario identificar los datos constantes. Cuando una variable presenta siempre el mismo valor, el algoritmo no puede extraer información útil de ella. Una variable sin variación no ayuda a distinguir entre diferentes casos. Cuando estos problemas se acumulan, ningún algoritmo puede compensar completamente la falta de calidad en los datos de entrada.

Aplicar estos criterios desde el momento de la recopilación permite construir modelos más precisos y tomar decisiones mejor fundamentadas. En definitiva, la calidad de los datos condiciona directamente la calidad de los modelos y de las decisiones que se basan en ellos.