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Los avances tecnológicos en las dos últimas décadas han supuesto una auténtica revolución en la mayoría de los campos científico-técnicos. Por un lado, se ha logrado desarrollar sistemas automatizados de captura de datos; por otro lado, la Ingeniería ha multiplicado exponencialmente la potencia de las máquinas de cálculo y, por último, la Ciencia de Datos ha desarrollado complejos y fiables algoritmos de análisis y evaluación de grandes volúmenes de datos.
La conjunción de estos tres factores ha elevado las expectativas sobre la capacidad de toma de decisiones autónoma por parte de las máquinas, especialmente en las Ciencias Biomédicas. Pero ¿se corresponde esto con la realidad? Lo cierto es que, si bien aún queda mucho desarrollo por delante, hoy en día ya disponemos de algoritmos que ayudan a tomar decisiones más rápidas y precisas en la medicina y en el cuidado de la salud.
Uno de los campos donde este avance ha sido más notable es en la Neurociencia. Modernos sistemas de captación y análisis de bioseñales, como la Electroencefalografía, han revolucionado la manera en que entendemos los procesos cognitivos y funcionales de nuestro cerebro. Los biomarcadores basados en el análisis de datos electroencefalográficos se han convertido en una herramienta estándar en el diagnóstico y seguimiento de enfermedades, así como la caracterización de efectos neurológicos de fármacos.
