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Los sitios más peligrosos para enfermarse de COVID-19

Corea del Sur es uno de los países más preocupados por las políticas de trazabilidad y detección temprana de contagios de COVID-19. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Corea han sacado uno de los informes más extensos y completos sobre la forma de contagio.

“Analizamos informes de 59,073 contactos de 5,706 pacientes con índice de enfermedad por coronavirus (COVID-19) reportados en Corea del Sur del 20 de enero al 27 de marzo de 2020. De 10,592 contactos domésticos, el 11.8% tenía COVID-19. De 48,481 contactos no domésticos, 1.9% tenía COVID-19. El uso de medidas de protección personal y distanciamiento social reduce la probabilidad de transmisión”, fue una de las principales conclusiones de la investigación.

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En síntesis, la casa es uno de los lugares más riesgosos para el contagio. Además, se determinó que los niños y jóvenes de 10 a 19 años tienen las mismas probabilidades de ser vectores de contagio que los adultos, lo que indica que los riesgos de la apertura de colegios son grandes.

La otra conclusión es que las residencias sanitarias deben fortalecerse como sistema, ya que en los hogares se provocaron la mayor cantidad de casos de contagio.

“Detectamos COVID-19 en el 11.8% de los contactos domésticos; las tasas fueron más altas para los contactos de niños que de adultos. Estos riesgos reflejan en gran medida la transmisión en medio de la mitigación y, por lo tanto, podrían caracterizar la dinámica de transmisión durante el cierre de la escuela. La detección de hogares más altos que los no hogares podría reflejar en parte la transmisión durante el distanciamiento social, cuando los miembros de la familia se quedaron en casa en gran medida, excepto para realizar tareas esenciales, posiblemente creando una propagación dentro del hogar”, manifestó el organismo a través del estudio liderado por Young Joon Park.

coronavirus escuelas
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Una de las cosas más preocupantes para varios de los países que están buscando medidas para reabrir las escuelas es que el estudio coreano mostró que los colegios son potenciales enjambres de contagio.

“Un informe reciente de Shenzhen, China, mostró que la proporción de niños infectados aumentó durante el brote del 2% al 13%, lo que sugiere la importancia del cierre de la escuela. Los niños pequeños pueden mostrar tasas más altas cuando finaliza el cierre de la escuela, lo que contribuye a la transmisión comunitaria de COVID-19”, sostuvo el documento.

La investigación de los CDC de Corea concluyó que “el papel de la transmisión domiciliaria del SARS-CoV-2 en medio de la reapertura de las escuelas y el aflojamiento del distanciamiento social subraya la necesidad de un estudio epidemiológico urgente para guiar la política de salud pública”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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