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Alcohol gel y su eficacia contra el coronavirus, ¿en qué debemos fijarnos?

Las autoridades sanitarias de todos los países se han esmerado en compartir una serie de recomendaciones con el fin de evitar la propagación del coronavirus. Quizás las más importantes dicen relación con el distanciamiento social y las medidas de higiene.

Estas consistirían en un frecuente lavado de manos con agua y jabón y la utilización del ya famoso alcohol gel cuando no estamos en casa. Sin embargo, vale la pena preguntarse qué tan efectivo puede resultar la aplicación de este producto, más aún si se tiene en cuenta que no todos servirían.

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La Organización Colegial de Enfermería de España fue una de las primeras en advertir sobre la utilidad de estos elementos preventivos. De hecho, emitió un comunicado de prensa donde explicaba en qué debemos fijarnos para que la eficacia del alcohol gel sea óptima y pueda ayudarnos a evitar contagios por coronavirus.

“Antes de comprarlos se deben tener en cuenta la concentración de alcohol que lleva y frente a qué microorganismos es efectivo. Estamos preocupados porque los ciudadanos están comprando y utilizando algunos geles que no sirven frente al virus y su uso les da una falsa sensación de seguridad que puede llegar a exponerlos al COVID-19, con las consecuencias fatales que esto puede llegar a suponer”, explica en el comunicado Florentino Pérez Raya, presidente del Consejo General de Enfermería.

¿A qué debemos prestar atención?

Para que un alcohol gel sea eficaz contra el coronavirus debe tener un porcentaje mínimo de alcohol. De acuerdo a los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, en inglés), el porcentaje de alcohol debe ser, al menos del 60 por ciento.

“Si no hay agua y jabón disponibles, usar un desinfectante para manos con al menos 60% de alcohol puede ayudar a evitar enfermarse y propagar gérmenes a otras persona”, señala el CDC en su sitio web.

Si no se cumple esta cantidad, el mismo organismo advierte que el producto podría no funcionar bien para muchos tipos de gérmenes.

Por su parte, la Organización Mundial de la Salud señala que las soluciones de alcohol que contengan entre un 60 y un 80 por ciento, tienen actividad microbicida. Además afirma que la eficacia óptima para productos usados para el frotado de manos se obtiene con elementos que contengan entre un 75 y 85 por ciento v/v (volumen a volumen) de etanol, isopropanol, n-propanol o una combinación entre todas estas sustancias.

Al mismo tiempo, si el producto no especifica su porcentaje de alcohol, una buena manera de determinar si nos sirve es fijarnos en el tipo de gel que tenemos, vale decir si es de tipo bactericida o virucida.

El primer tipo resulta útil para la prevención de infecciones de tipo bacteriano, mientras que el segundo está indicado para las de tipo víricas, como el coronavirus. Por lo tanto, si el envase del producto dice “desinfectante”, “antiséptico” o “viricida”, nos resultaría eficaz contra el SARS-CoV-2.

Felipe Sasso
Ex escritor de Digital Trends en Español
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
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Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

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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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