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Anuncio de alta protección marca primera vacunación de Pfizer

Margaret Keenan es la primera persona en el mundo en recibir la vacuna contra la COVID-19 desarrollada por la farmacéutica Pfizer.

Esto ocurrió luego de que la semana pasada el gobierno británico aprobara esta vacuna y autorizara su distribución, así comenzó a suministrarse a partir de este martes a la población más vulnerable del Reino Unido.

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Margaret, de 90 años, fue la primera y su vacunación fue seguida por los medios británicos; de hecho, fue filmada y fotografiada mientras era vacunada en el Hospital Universitario de Coventry, en el centro de Inglaterra.

La imagen muestra a Margaret Keenan, la primera persona del mundo en recibir la vacuna de Pfizer.
EFE.

“Me siento tan privilegiada de ser la primera persona vacunada contra la COVID-19. Es el mejor regalo de cumpleaños adelantado, porque significa que finalmente podré pasar tiempo con mi familia y mis amigos en Año Nuevo después de haber estado prácticamente sola todo el año”, señaló a los medios.

Hoy, la mujer recibió su primera dosis, mientras que la segunda se la suministrarán en 21 días y será efectiva en los siete días posteriores.

En tanto, la segunda persona en recibir la vacuna de Pfizer fue un hombre de 81 años llamado William Shakespeare (nombre real), oriundo de la localidad de Warwickshire.

El inicio de la vacunación también fue destacado por las autoridades sanitarias de aquel país, que se mostraron optimistas con el resultado.

“Menos de un año después de que se diagnosticara el primer caso de esta nueva enfermedad, el Servicio Nacional de Salud [NHS, pos sus siglas en inglés] ahora está facilitando la primera vacuna contra la COVID-19 clínicamente aprobada”, aseguró Simon Stevens, director del NHS.

Cerca de 50 hospitales de Inglaterra, Escocia, Gales e Irlanda del Norte comenzaron hoy las vacunaciones a mayores de 80 años, además de trabajadores de la salud.

Con las primeras 40 millones de dosis, el país espera vacunar a cerca de 20 millones de personas.

Alta protección en la primera dosis

Por su parte, un informe de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) demostró que la vacuna de Pfizer otorga una fuerte protección dentro de los diez días posteriores a la primera dosis.

Preliminarmente, se había conocido que la vacuna elaborada por Pfizer y BioNTech ofrecía una tasa de eficacia del 95 por ciento luego de dos dosis administradas con tres semanas de diferencia.

Sin embargo, según una nota de The New York Times, los documentos presentados por la FDA señalan que la protección comienza mucho antes.

Según el mismo documento, la vacuna funciona bien sin importar la raza, el peso o la edad de quien la recibe. También descarta la existencia de “eventos adversos” causados por la vacuna, aparte de los síntomas secundarios que experimentaron algunos voluntarios (dolores musculares y fiebre).

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
AirPods

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.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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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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