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Esta fórmula ayuda a prever la evolución del coronavirus

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.

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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
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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