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

Esta fórmula ayuda a prever la evolución del coronavirus

Add as a preferred source on Google
Esta fórmula ayuda a prever la evolución del coronavirus
NickyPe/ Pixabay

A 40 días de que la Organización Mundial de la Salud (OMS) declarara al nuevo coronavirus como pandemia, la enfermedad suma casi 2.5 millones de casos confirmados, de los cuales más de 165,000 han tenido un desenlace fatal.

Conforme pasa el tiempo, también surgen noticias positivas, como la entregada en Estados Unidos por la Universidad Carnegie Mellon (CMU), que asegura que los reportes efectuados por los ciudadanos parecen ser una herramienta efectiva para proyectar el comportamiento del COVID-19.

Recommended Videos

Los antecedentes que la institución está recopilando en todo el país con la ayuda de Facebook y Google tienen correlación con los casos confirmados por las pruebas de laboratorio, lo que sugiere que los “autoinformes podrían ayudar a los investigadores a pronosticar la actividad” de la enfermedad.

Los millones de respuestas a las encuestas de la CMU por parte de usuarios de Facebook y Google están proporcionando estimaciones en tiempo real de la actividad de la enfermedad a nivel de condados para gran parte de Estados Unidos, destacó el codirector del equipo de respuesta Delphi COVID-19 de Carnegie Mellon, Ryan Tibshirani.

«Estoy muy contento con los resultados de las encuestas de Facebook y Google. Ambas han excedido mis expectativas», dijo el también profesor asociado de estadística y aprendizaje automático.

En un comunicado, la CMU explicó que, combinados con datos de fuentes adicionales, los resultados de la encuesta proporcionan indicaciones en tiempo real de la actividad del SARS-CoV-2 que no estaban disponible previamente en ninguna otra fuente.

En su sitio COVIDcast, la universidad presenta estimaciones de la actividad del coronavirus basadas en esas mismas encuestas de usuarios de Facebook. Durante la semana, estrenará mapas de calor interactivos de Estados Unidos, mostrando estimaciones de encuestas no solo de Facebook, sino también de usuarios de Google. Los mapas también incluirán datos anónimos proporcionados por otros socios, incluidos Quidel Corp. y un proveedor de atención médica, detalló.

Las respuestas de la encuesta permitirán al equipo de CMU generar estimaciones de la actividad de la enfermedad que reflejen más la realidad que lo que ahora está disponible solo de las pruebas positivas de coronavirus, añadió Tibshirani.

“La mayoría de las fuentes de datos están disponibles a nivel de condado y los investigadores dicen que tienen una buena cobertura de los 601 condados de EEUU con al menos 100,000 personas”, informó CMU.

En “pocas semanas”, los expertos esperan usar estas estimaciones para proporcionar pronósticos que ayudarán a los hospitales, personal de primeros auxilios y otros funcionarios de salud a anticipar la cantidad de hospitalizaciones por COVID-19, por lo que las urgencias se podrían prever “con varias semanas de anticipación”.

De momento, la CMU está recibiendo alrededor de un millón de respuestas por semana de los usuarios de Facebook. La última semana, casi 600,000 usuarios de las aplicaciones Google Opinion Rewards y AdMob respondieron a otra encuesta cada jornada.

Los investigadores monitorearán los cambios a lo largo del tiempo, permitiéndoles pronosticar la actividad del COVID-19 por varias semanas. También planean usar esta información para producir «predicciones inmediatas», que son estimaciones integradas de la actividad actual de la enfermedad que esperan que reflejen más la realidad que las compilaciones diarias de casos de COVID-19 confirmados.

Juan José Castillo
Former Digital Trends Contributor
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
ChatGPT Health está causando pánico innecesario
Text, Electronics, Mobile Phone

A principios de este mes, OpenAI presentó un nuevo espacio centrado en la salud dentro de ChatGPT, presentándolo como una forma más segura para que los usuarios puedan hacer preguntas sobre temas sensibles como datos médicos, enfermedades y fitness. Una de las características principales destacadas en el lanzamiento fue la capacidad de ChatGPT Health para analizar datos de aplicaciones como Apple Health, MyFitnessPal y Peloton para identificar tendencias a largo plazo y ofrecer resultados personalizados. Sin embargo, un nuevo informe sugiere que OpenAI podría haber exagerado la eficacia de esta función para extraer información fiable de esos datos.

Según las primeras pruebas realizadas por Geoffrey A. Fowler de The Washington Post, cuando ChatGPT Health obtuvo acceso a una década de datos de Apple Health, el chatbot calificó la salud cardíaca del reportero con un suspenso. Sin embargo, tras revisar la evaluación, un cardiólogo la calificó de "infundada" y afirmó que el riesgo real de enfermedad cardíaca en el periodista era extremadamente bajo.

Read more
Si usas Google AI para los síntomas, debes saber que cita mucho a YouTube
Google AI Doctor

Los Resumenes de IA de Google empiezan a parecer un atajo para preguntas sobre síntomas, pero las fuentes detrás de esos resúmenes pueden sorprenderte. En una instantánea de diciembre de 2025 de 50.807 búsquedas de salud en alemán, YouTube fue el dominio más citado dentro de los Resumen de IA.

Google AI Health Advice puede parecer definitivo incluso cuando se basa en una mezcla de enlaces que no comparten los mismos estándares médicos, pero si usas el resumen para tranquilizarte, trata las citas como el producto real, no como el párrafo al principio.

Read more
Tus audios de WhatsApp ayudarían a detectar signos tempranos de depresión
Una mujer tapa su boca con un teléfono que en su pantalla tiene el logo de Whatsapp

Cada vez está más claro que los hábitos mundanos de nuestra vida diaria —como enviar una nota rápida a un amigo— podrían pronto ser la clave para entender nuestra salud mental. Según una fascinante nueva investigación publicada el 21 de enero de 2026 en PLOS Mental Health, un nuevo modelo de IA médica ha demostrado que puede detectar el trastorno depresivo mayor con una precisión sorprendente, simplemente escuchando breves grabaciones de audio de WhatsApp.

El estudio, liderado por investigadores en Brasil entre ellos Victor H. O. Otani de la Facultad de Ciencias Médicas de Santa Casa de São Paulo, encontró que su IA podía identificar la depresión en participantes femeninas con un 91,9% de precisión. Todo lo que la IA necesitaba era una grabación sencilla de la persona describiendo cómo le había ido la semana.

Read more