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COVID-19: distanciamiento social es más eficaz que cierres fronterizos

La prohibición de viajes y el cierre de las fronteras fueron de las primeras medidas adoptadas por los gobiernos para evitar la propagación del COVID-19. La interrogante que surge es qué tan efectivas han resultado.

Investigadores de la Universidad del Sur de Dinamarca elaboraron un modelo que permite pronosticar la dinámica de propagación y la contención de una pandemia en diferentes regiones del mundo.

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Una de las principales evidencias que arrojó el modelo es que las prohibiciones de viaje o restricciones fronterizas parecen tener un impacto menor que el distanciamiento social para evitar el pico de contagios.

Impacto

Cierre de fronteras
Pixabay

Según los académicos, las prohibiciones de viaje pueden retrasar el pico de contagios máximo entre dos y cinco días, aunque su efecto podría ser un poco mayor si se aplica durante las primeras etapas de la epidemia.

Sin embargo, también constataron que el distanciamiento social tiene un impacto mucho más fuerte, con la capacidad de retrasar el pico hasta en cuatro semanas.

«Descubrimos que las medidas de distanciamiento social son más efectivas que las limitaciones de viaje a través de las fronteras para retrasar el punto más alto de la epidemia”, afirmó el profesor de física teórica Francesco Sannino, de la Universidad del Sur de Dinamarca y del Instituto Danés de Ciencias Avanzadas.

Modelo a la práctica

Los resultados confirmaron que los viajes son los responsables de desencadenar la propagación de una epidemia, pero cuando esta ingresa se desarrolla de forma independiente en cada región.

«Una de las principales fortalezas de nuestro modelo es que es muy eficaz para tener en cuenta las interacciones humanas en cualquier número de regiones del mundo, sin la ayuda de la informática de alto rendimiento”, afirmaron.

Las pandemias inducidas por virus, como la del COVID-19, son una amenaza para los humanos no solo por la cantidad de vidas humanas perdidas, sino que también por el impacto profundo y duradero en la economía y la dinámica social.

Si bien existen modelos empíricos para describir la dinámica de la epidemia a nivel local y mundial, falta un marco coherente, que los científicos encabezados por Sannino aseguran tener la capacidad de proporcionar.

Utilizando un lenguaje y una metodología tomados de la física de altas energías, los investigadores sostienen que el modelo permite pronosticar la dinámica de propagación y la contención de una pandemia en cualquier lugar.

«Planeamos embarcarnos en un monitoreo mundial para hacer proyecciones globales que ayudarán a los gobiernos y las industrias a elaborar planes de contención y estrategias sobre la reapertura de la sociedad y la mejor manera de implementar el control fronterizo», puntualizó Sannino.

Rodrigo Orellana
Former Digital Trends Contributor
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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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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