Skip to main content
  1. Home
  2. Salud
  3. Noticias
  4. News

¡Olvídate de los lentes! Estas gotas prometen mejorar tu visión

gotas oculares
Ya existen lentes de alta tecnología y otros dispositivos que pueden ayudar a las personas con discapacidad visual. Pero tal vez pocos pensarían que, para mejorar la vista y ayudar a eliminar por completo la necesidad de usar anteojos, simplemente se necesitan gotas oculares. Sin embargo, según una nueva investigación que proviene del Centro Médico Shaare Zedek de Israel y la Universidad Bar-Ilan, esto es absolutamente posible, y están listos para demostrarlo.

Un equipo de oftalmólogos de ambas instituciones ha inventado y probado unas gotas especiales que ellos llaman «nanodropos«, que, combinadas con un proceso de láser, conducen a mejoras en la vista ayudando tanto en problemas de miopía como hipermetropía. Hasta ahora, no se realizaron pruebas clínicas en humanos, pero los científicos ya están listos para llevarlas a cabo en los siguientes meses.

Recommended Videos

«La invención incluye tres partes», dijo a Digital Trends Zeev Zalevsky, catedrático de ingeniería eléctrica y nanofotónica de la Universidad Bar-Ilan, quien trabajó en el proyecto, explicándonos de qué se trata.

El primero de estos pasos implica una app para el teléfono inteligente o dispositivo móvil del paciente, que mide la refracción de sus ojos. Luego se crea un patrón de láser y se proyecta sobre la superficie corneal de los ojos. Este procedimiento quirúrgico toma menos de un segundo. Finalmente, el paciente usa gotas para los ojos que contienen lo que Zalevsky describe como «nanopartículas especiales».

«Estas nanopartículas entran en los patrones de incisiones superficiales que fueron generados en la superficie de la córnea, los cuales cambian el índice de refracción dentro de esos patrones», explicó. “Esto corrige el problema visual que tiene el usuario”.

Para hacer la noticia aún más interesante, Zalevsky afirma que el proceso de corrección se puede hacer en casa, “sin la necesidad de un médico».

Este tratamiento difiere sustancialmente de la cirugía ocular con láser, que elimina una parte importante de la córnea, la capa transparente que forma la parte frontal del ojo. En el nuevo proceso, sólo se afecta la parte superior de la córnea. El beneficio de este enfoque es que, no solo el tratamiento puede llevarse a cabo de manera segura en el hogar de un paciente sin supervisión médica, sino que sería efectivo para muchos más pacientes con diferentes problemas visuales.

La desventaja del enfoque es que, debido a que es un tratamiento más leve, el ojo sanará de las incisiones gradualmente, lo que significa que las mejoras disminuirán. Como resultado, los pacientes tendrían que repetir el proceso cada uno o dos meses para mantener las mejoras en su vista.

Hasta ahora, el equipo ha llevado a cabo experimentos en ojos de cerdo. Estas pruebas demostraron mejoras tanto para la miopía como para la presbicia. «Demostramos que las nanopartículas entraron en los patrones de la superficie, y que sin ellas no se obtuvo ninguna corrección», dijo Zalevsky. «Ahora estamos recaudando fondos para comercializar esta tecnología de la Universidad Bar-Ilan. Tenemos la intención de finalizar las pruebas in vivo en un año, y esperamos que dentro de dos años el producto esté disponible en el mercado». Si todo sale como esperado, te mantendremos informado cuando esto ocurra.

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.

Read more
Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
aplicaciones de entrenamiento gratuitas para ios y android mejores apps ejercecios ggratis

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).
Nike Training Club

Read more
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.

Read more