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Aventurado estudio: después de 70 días el COVID-19 decrece

Su nombre es Isaac Ben-Israel y desarrolló un estudio bastante controvertido en su rol de presidente de la Agencia Espacial Israelí y del Consejo Nacional de Investigación y Desarrollo.

En esta investigación sostiene que el COVID-19 decrece hasta casi desaparecer en su propagación a los 70 días desde su llegada, sin importar las medidas sanitarias, sociales y de contención que hagan las autoridades de los países afectados.

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El estudio que fue publicado el 16 de abril, toma en cuenta las ocho primeras semanas de contagio en Israel y además hace paralelismos con otros países. El principal objetivo era determinar si los casos de coronavirus aumentaban exponencialmente con el paso de los días.

Según la investigación de Ben-Israel, los contagios en su país llegaron a un peak en el día 41 (700 casos) y luego comenzaron a bajar. “El número de nuevos infectados por día no aumenta a un ritmo constante, y por lo tanto el crecimiento no es exponencial”, sostuvo.

El presidente del Consejo nacional israelí de Investigación y Desarrollo agregó que, “otra forma de ver el descenso de la enfermedad es observar las nuevas infecciones diarias en relación con el número total de infecciones, es decir, el porcentaje de nuevas infecciones por día. En las primeras cuatro o cinco semanas desde que se descubrió la enfermedad en Israel, hubo efectivamente un aumento exponencial de las infecciones, pero desde entonces ha comenzado a moderarse”.

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

Este científico aprovecha de cuestionar las medidas tomadas por los gobiernos centrales de cada país afectado.

“Algunos pueden afirmar que la disminución del número de pacientes diarios es el resultado del estricto bloqueo impuesto por el gobierno y las autoridades sanitarias. El examen de los datos de diferentes países del mundo pone un fuerte signo de interrogación sobre esa afirmación (…) Resulta que el fenómeno es similar en todos los países en los que se descubrió la enfermedad, independientemente de sus políticas de respuesta: algunos impusieron un bloqueo severo e inmediato que incluía no sólo el ‘distanciamiento social’ y la prohibición del hacinamiento, sino también de la economía, como Israel; algunos ‘ignoraron’ la infección y llevaron una vida casi normal (como Taiwán, Corea del Sur o Suecia), y algunos adoptaron inicialmente una política indulgente pero pronto aplicaron un cierre completo (como Italia o el estado de Nueva York”.

Por eso su reflexión final es bastante potente, ya que afirma que, “¿Ha continuado el coronavirus propagándose exponencialmente?”. “La respuesta es negativa. La propagación del virus comienza a un ritmo exponencial, sin embargo, continúa moderándose y finalmente se desvanece después de ocho semanas más o menos desde su aparición”.

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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