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Hablar dos idiomas nos puede proteger del Alzheimer

Dominar más de una lengua nos enriquece y nos abre la puerta a otras culturas, pero según un equipo de investigadores, liderado por científicos de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y la Universitat Pompeu Fabra (UPF), su uso activo además nos aporta beneficios neurológicos y nos protege del deterioro cognitivo asociado con el envejecimiento.

En un artículo publicado en Neuropsychologia, los investigadores concluyen que hablar dos idiomas de forma regular —y especialmente haberlo hecho durante toda la vida— mejora la reserva cognitiva y retrasa la aparición de síntomas asociados con el deterioro cognitivo y la demencia.

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“La prevalencia de la demencia en los países donde se habla más de un idioma es un 50 por ciento menor que en aquellas regiones donde la población utiliza un solo idioma para comunicarse”, dijo el investigador Marco Calabria, profesor de la Facultad de Ciencias de la Salud de la UOC.

“Queríamos descubrir el mecanismo a través del cual el bilingüismo contribuye a la reserva cognitiva en casos de deterioro cognitivo leve y Alzheimer, y si había diferencias en términos del beneficio obtenido en diferentes grados de bilingüismo”, agregó Calabria quien dirigió el estudio.

Por lo tanto, a diferencia de estudios previos, los investigadores establecieron una escala de bilingüismo: desde personas que hablan un solo idioma pero están expuestas pasivamente a otro, hasta individuos que tienen un excelente dominio en ambos y los usan de manera indiscriminada en el día a día.

Alexis Brown/Unsplash

Escala de bilingüismo

Para crear este gradiente tuvieron en cuenta variables como la edad de adquisición de la segunda lengua, el uso que se hace de cada idioma y el cambio en la utilización de las lenguas en un mismo contexto.

Los investigadores se centraron en la población de Barcelona, ​​donde el uso del catalán y el español es muy variable.

Reclutaron a 63 personas sanas, 135 pacientes con deterioro cognitivo leve, como pérdida de memoria, y 68 personas con Alzheimer, el tipo de demencia prevalente.

Utilizaron un cuestionario para establecer el dominio del catalán y el castellano y conocer el grado de bilingüismo de cada persona. Luego, correlacionaron este grado con la edad del diagnóstico neurológico y la aparición de los síntomas.

“Vimos que las personas con un mayor grado de bilingüismo recibieron un diagnóstico de deterioro cognitivo leve más tarde que las que eran bilingües pasivos”, aseguró el doctor Calabria.

“Hemos observado que cuanto más se usa ambos idiomas y mejores son sus habilidades lingüísticas, más ventaja neuroprotectora se obtiene. De hecho, el bilingüismo activo es un predictor importante de retraso en la aparición de síntomas de deterioro cognitivo leve —una fase preclínica de la enfermedad de Alzheimer— porque contribuye a la reserva cognitiva”, agrega.

Ahora los investigadores quieren ver si el bilingüismo también es beneficioso para prevenir otras enfermedades, como la enfermedad de Parkinson y Huntington.

Alejandro Manriquez
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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