Fusión de datos analíticos: Metodologías y aplicaciones

AZCARATE, SILVANA MARIELA

Congreso; XI Congreso Argentino de Química Analítica; 2021

Los laboratorios modernos son multiplataformas analíticas donde normalmente existe la posibilidad de realizar varios tipos de análisis sobre una mismamuestra. Diferentes instrumentos analíticos, especialmente aquellos que analizan muestras de manera no destructiva, pueden ofrecer información química diversa. Por sí mismos, los instrumentos brindan información analítica muyrica. Sin embargo, mezclar adecuadamente las señales analíticas podría revelarciertas respuestas sinérgicas que no se podrían ver de otra manera. Esta capacidad promovió la idea de que una muestra podría ser mejor conocida o caracterizada mediante el análisis conjunto de su información analítica multiplataforma1. Esta idea es lo que conocemos como estrategias de fusión dedatos. Por tanto, la fusión de datos tiene como objetivo obtener modelos mejorados, ya sean exploratorios o predictivos (cuantitativos o de clasificación), apartir del análisis conjunto de los diversos datos obtenidos de múltiples fuentesinstrumentales2. Este objetivo considera que el resultado del análisis será másconfiable y que los diferentes fenómenos que ocurren en las muestras seránmás comprensibles si los datos se analizan en conjunto. El interés se centra, enla mayoría de los casos, en evaluar los puntos en común y las diferencias entre los diferentes conjuntos de datos, teniendo también en cuenta su relaciónde vinculación. La fusión de los datos provenientes de diferentes plataformasanalíticas no es un paso obvio debido a la diferente naturaleza y dimensionalidad de los datos. Además, la fusión afecta la naturaleza intrínseca de los datosfinales, así como el modelo de análisis de datos a realizar. Los conjuntos dedatos obtenidos de distintas plataformas analíticas requieren variadas estrategias de fusión, así como diferentes estrategias de análisis de datos.En términosgenerales, todos los tipos de datos podrían fusionarse de alguna manera. Sinembargo, la estrategia a seguir depende en gran medida de la relación entrelas muestras y las variables, la relación dentro de las variables obtenidas con uninstrumento y la relación entre los datos provenientes de distintos instrumentos. Es decir, conocer la estructura de los datos es fundamental para establecerel escenario de fusión más adecuado.En esta presentación, se mostrará cómo la fusión de datos es una alternativaquimiométrica que actualmente se encuentra en etapa de desarrollo y, aunque se han obtenido resultados prometedores en diversas áreas de la químicaanalítica, la combinación de datos de varias técnicas no es sencilla y representaun gran desafío. Se darán a conocer los avances en esta temática y se realizaráuna evaluación general de las estrategias de fusión de datos, como punto departida para afrontar nuevos desafíos en el desarrollo de esta metodología.Finalmente, se considerará que si bien el análisis quimiométrico de los datosfusionados de diferentes técnicas puede ser una herramienta poderosa paraobtener mejores resultados, se debe reflexionar sobre su practicidad.