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Un diminuto robot implantable puede ayudar a niños con enfermedades congénitas

Los adelantos tecnológicos en el campo médico continúan transformando vidas. En esta ocasión, se trata de un pequeño robot implantable que ayuda a estirar el tejido corporal, para ayudar a los niños que presenten problemas congénitos de desarrollo en sus órganos internos.

El robot en miniatura, desarrollado por un equipo de médicos e ingenieros del Boston Children’s Hospital, está diseñado para alargar los órganos tubulares que exhiben retraso en el crecimiento, tirando lentamente del tejido. De esta manera, ofrece una solución para defectos congénitos raros que afectan al esófago y al intestino, que pueden ser debilitantes para los niños y son difíciles de abordar quirúrgicamente.

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Uno de esos defectos es la atresia esofágica, un raro trastorno del aparato digestivo en el cual el esófago no se desarrolla apropiadamente. En el procedimiento actual para tratar de solucionarlo, el niño debe someterse a un coma inducido y mantenerse en cuidados intensivos de una a cuatro semanas, a medida que el esófago se alarga manualmente .

Pero el diseño robótico para abordar este problema es diferente. En éste, dos anillos se unen quirúrgicamente al esófago, y posteriormente un motor tira lentamente de los anillos, alargando el tejido esofágico en el proceso. Una de las principales ventajas de la nueva técnica es que el niño no necesita estar sedado durante el procedimiento, y la recuperación es menos dolorosa.

En un estudio reciente publicado en la revista Science Robotics, los investigadores explican que probaron el dispositivo en el esófago de cerdos, los cuales pudieron comer normalmente y no mostraron signos de incomodidad mientras se implantaba el robot.

«Es difícil entrevistar a un cerdo para obtener todos los detalles», dijo a Digital Trends Pierre Dupont, jefe del Laboratorio de Bioingeniería Cardíaca Pediátrica, y uno de los autores del artículo, «pero ajustamos la tensión mientras estábamos allí observando al animal, o lo alimentamos con golosinas, solo para asegurarnos de que no estuviera incómodo. No pudimos notar nada. Tuvimos la opción de modificar la tensión mientras comían, y simplemente no les molestaba».

La atresia esofágica es un raro defecto que ocurre en aproximadamente 1 de cada 4,000 niños en los Estados Unidos, pero el tratamiento es complicado y requiere de habilidades quirúrgicas específicas. Al diseñar un robot para hacer la mayor parte del trabajo, Dupont y sus colegas esperan proporcionar una solución automatizada que pueda tratar a los pacientes independientemente de la competencia técnica de un cirujano, a través de este procedimiento exacto.

El equipo ahora está investigando si su dispositivo podría usarse para tratar un problema más común, conocido como el síndrome del intestino corto, que puede inhibir la capacidad de un niño de obtener nutrientes de su comida. «Es simple. Si tu intestino no es lo suficientemente largo, no puedes absorber nutrientes», explica Dupont. Sin embargo, el intestino es un órgano más complicado que el esófago, por lo que se necesita más investigación para adaptar al robot a este procedimiento específico.

Milenka Peña
Former Digital Trends Contributor
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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.

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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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