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¿Cuánta agua debes beber en un día?

Una persona sosteniendo una pequeña taza de agua
Lisa Fotios/Pexels / Pexels

¿Cuánta agua debes beber en un día? La respuesta estándar es ocho vasos de 250 cc aproximadamente.

Excepto que la recomendación es un nombre inapropiado. La guía para consumir ocho vasos de agua al día comenzó en la década de 1940 cuando la Junta de Alimentos y Nutrición recomendó que las personas bebieran ocho vasos de agua al día. ¿La advertencia? El agua no tenía que estar en un vaso. La guía también señaló: «La mayor parte de esta cantidad está contenida en alimentos preparados». (Las frutas y verduras, como la sandía apropiadamente llamada, son en su mayoría agua). Además, la definición de ocho vasos de agua al día era de 2.5 litros (84.5 onzas).

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Esas recomendaciones surgieron en la década de 1940, y la investigación y el conocimiento han evolucionado desde entonces. ¿Cuáles son las recomendaciones actuales para la ingesta diaria de agua? La respuesta no es corta y seca.

agua potable sobre un fondo blanco
manu schwendener/Unsplash / Unsplash

¿Cuánta agua debes beber en un día?

La respuesta a esta pregunta varía. Aunque el consejo que se da a menudo es consumir ocho vasos de agua de ocho onzas al día, ese número es una marca de agua baja y no la línea de base recomendada. Las Academias Nacionales de Ciencia, Ingeniería y Medicina recomendaron que los hombres consuman 125 onzas de agua (3.7 litros) y las mujeres tomen 91 onzas (2.7 litros) diariamente en 2004.

El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos recomienda la ingesta de agua en función de la edad, el sexo y el estado de salud. El Departamento también aconseja a las personas que viven en climas cálidos o realizan ejercicio prolongado que aumenten su consumo de agua. La recomendación del Departamento para hombres adultos es ligeramente inferior a la de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina: 91 onzas (2.7 litros) para ambos sexos.

Un primer plano de cubos de sandía
Italia Peer/Unsplash / Unsplash

¿La ingesta de agua tiene que provenir del agua potable?

No. El consumo de líquidos no necesariamente tiene que ser a través del agua potable. El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos señala que las personas generalmente consumen el 20% de su ingesta diaria de agua a través de los alimentos.

En 2007, los investigadores notaron que la ingesta correcta de líquidos generalmente se puede obtener a través del jugo, la leche y las bebidas con cafeína y señalaron que beber demasiada agua puede conducir a la intoxicación por agua. Los CDC sugieren bebidas bajas en calorías o sin calorías, como la leche sin grasa (el jugo y las bebidas con cafeína como los refrescos pueden ser altos en calorías).

Un hombre bebiendo de una botella de agua grande cerca de una montaña
Bit Cloud/Unsplash / Unsplash

¿Cuáles son los beneficios del agua potable?

Nuestros cuerpos están compuestos principalmente de agua (60%). La reposición de líquidos durante todo el día es esencial para:

  • Regulación de la temperatura corporal
  • Salud de las articulaciones y los tejidos
  • Salud de la columna vertebral
  • Eliminación (orina, sudor y deposiciones)
  • Digestión
  • Mantener el bombeo de sangre

Puede sentirse deshidratado si está mareado, tiene la boca seca u orina de color oscuro. Aumentar su consumo de agua puede sentirse como una colina empinada para escalar, pero no tiene por qué serlo. Algunas maneras simples de aumentar su consumo de agua incluyen:

  • Lleve consigo una botella de agua grande. Una botella de agua grande hace que sea fácil beber durante todo el día.
  • Infunde agua con sabor. El agua puede ser aburrida. Infundirlo con saborizantes naturales bajos en calorías o sin calorías como hierbas frescas, menta o frutas enteras. Las bayas congeladas son una sabrosa alternativa a los cubitos de hielo.
  • Beba agua durante las comidas. Cambie el agua por bebidas azucaradas o alcohólicas (o sin bebidas) durante las comidas.

Si tiene dificultades para consumir la cantidad correcta de agua, hable con su médico, quien puede brindarle más consejos y ayudarlo a desarrollar una línea de base para la cantidad que necesita diariamente.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Topics
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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(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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