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Bill Gates explica lo que debe tener una vacuna exitosa

Bill Gates y su esposa Melinda se han transformado en uno de los paladines en la lucha contra el coronavirus. A través de su fundación, el creador de Microsoft ha hecho generosas donaciones para crear una vacuna que termine con la enfermedad.

Por eso, este jueves 30 de abril realizó una publicación en su blog personal, donde se refirió a cómo tendría que ser una vacuna para ser exitosa para combatir la pandemia.

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“Siendo realistas, si vamos a volver a la normalidad, necesitamos desarrollar una vacuna segura y efectiva. Necesitamos hacer miles de millones de dosis, necesitamos llevarlas a todas partes del mundo, y necesitamos que todo esto suceda lo más rápido posible», manifestó Bill Gates.

El nexo entre la vacuna contra la tuberculosis y el COVID-19
Katja Fuhlert/ Pixabay

La receta según Bill Gates para la vacuna exitosa contra el coronavirus

Esto es lo que en resumen reflexionó el creador de Microsoft sobre una vacuna para el COVID-19.

  • Debe ser completamente segura y 100 por ciento efectiva. Debe ser una dosis única que le brinde protección de por vida, y debe ser fácil de almacenar y transportar. 
  •  «Sospecho que una vacuna que sea al menos 70 por ciento efectiva será suficiente para detener el brote. Una vacuna eficaz al 60 por ciento es utilizable, pero aún podríamos ver algunos brotes localizados. Es improbable que algo por debajo del 60 por ciento cree suficiente inmunidad colectiva para detener el virus», comentó.
  • El gran desafío será asegurarse de que la vacuna funcione bien en las personas mayores. Cuanto mayor sea, menos eficaces serán las vacunas.
  • «Es posible que necesitemos una vacuna multidosis para obtener suficiente eficacia».
  •  Idealmente, la vacuna le brindará protección duradera. Pero podríamos terminar con uno que solo evite que se enferme durante un par de meses (como la vacuna contra la gripe estacional, que lo protege durante aproximadamente seis meses). Si eso sucede, la vacuna a corto plazo podría usarse mientras trabajamos en una más duradera.
  • Muchas vacunas comunes se mantienen a 4 grados celcius. Eso es alrededor de la temperatura de su refrigerador promedio, por lo que el almacenamiento y el transporte son fáciles. Pero las vacunas de ARN deben almacenarse a temperaturas mucho más frías, tan bajas como -80 grados celcius, lo que dificultará llegar a ciertas partes del mundo.

Por su parte, Bill Gates comentó que los esfuerzos deben estar puestos en la unión de países y fabricantes cuando se encuentre el modelo exitoso de vacuna y que deben ser los países pobres los que tengan prioridad.

«Parte de esas discusiones se centran en quién recibirá la vacuna y cuándo. La realidad es que no todos podrán recibir la vacuna al mismo tiempo. Tomará meses, o incluso años, crear 7 mil millones de dosis (o posiblemente 14 mil millones, si se trata de una vacuna multidosis), y deberíamos comenzar a distribuirlas tan pronto como el primer lote esté listo», aseguró.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Si aún no puedes volver a tu gimnasio, se te ha terminado esa costosa membresía o estás buscando hacer un buen ejercicio en casa o en la oficina, aprovecha una serie de excelentes aplicaciones accesibles que te apoyarán a ejercitarte desde tu celular. Hay muchas apps de pago listas para hacerte sudar, y algunas de ellas pueden valer la pena en las circunstancias adecuadas. Pero no siempre apetece pagar. Ya sea que busques mantenerte en movimiento o gastar algo de tiempo, aquí hay una lista de las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android, que te ayudarán a sudar donde quiera que estés.

(Estas son las mejores aplicaciones de fitness gratuitas, sin duda, pero si deseas explorar otras opciones, incluidas las aplicaciones de pago, tenemos listas de las mejores aplicaciones de fitness para Android y las mejores aplicaciones de fitness para iOS también).
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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