Calcula cuándo se completará la vacunación COVID-19 en tu país

By Rodrigo Orellana Published marzo 24, 2021

Si las Islas Caimán, Israel y Emiratos Árabes Unidos mantienen su ritmo de vacunación contra el COVID-19, deberían lograr la inmunidad por vacunación en menos de dos meses.

Estas son las proyecciones del sitio Timetoherd, que implementó una calculadora que muestra por país el porcentaje de población vacunada contra la enfermedad provocada por el virus SARS-CoV-2.

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En teoría, la inmunidad de grupo o de rebaño al COVID-19 se logra cuando 70 por ciento de la población está vacunada. Aunque otros factores también podrían incidir, es una buena forma para seguir el avance.

Según las proyecciones, 70 por ciento de la población de Islas Caimán y Emiratos Árabes debería ser vacunada en 52 días (15 de mayo de 2021), mientras que Israel alcanzaría el mismo logro seis días después.

Quiénes lideran en América

Entre los países de América, el que tiene los mayores avances es Chile, que podría alcanzar la inmunidad por vacunación dentro de 79 días (11 de junio de 2021). La nación austral lleva 23.9 por ciento de la población vacunada, con una tasa de vacunación diaria de 1.16 por ciento.

Más atrás aparece Estados Unidos con un ritmo de vacunación diaria de 0.76 por ciento, que le permitiría completar el proceso en 132 días (3 de agosto de 2021), y Uruguay, que alcanzaría la meta en 201 días (11 de octubre de 2021) con una tasa de 0.64 por ciento.

Salvo que mejoren sus tasas de vacunación, el pronóstico para el resto de los países americanos no parece ser el más auspicioso: Argentina alcanzaría la meta en 591 días, España en 619 y México en 856.

Clasificación por países americanos

País	Días para alcanzar 70%	Porcentaje de población vacunada	Tasa de población vacunada diariamente	Fecha probable para alcanzar 70 %
Chile	79	23.94	1.16	11 de junio de 2021
Estados Unidos	132	19.60	0.76	3 de agosto de 2021
Uruguay	201	5.42	0.64	11 de octubre de 2021
Canadá	350	5.70	0.37	9 de marzo de 2022
Argentina	591	3.64	0.22	5 de noviembre de 2022
España	619	6.86	0.20	3 de diciembre de 2022
Brasil	672	3.60	0.20	25 de enero de 2023
Panamá	706	3.65	0.19	28 de febrero de 2023
Costa Rica	727	3.12	0.18	21 de marzo de 2023
México	856	2.35	0.16	28 de julio de 2023
Colombia	1,511	1.22	0.09	13 de mayo de 2025
Perú	2,106	1.07	0.07	29 de diciembre de 2026

Rodrigo Orellana

Former Digital Trends Contributor

Topics

Salud

Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA

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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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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México

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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.