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¿Coronavirus en el aire? El hámster podría dar la respuesta

Una carta de un grupo de 239 científicos dirigida a la Organización Mundial de la Salud (OMS), pidiendo actualizar sus pautas de recomendaciones, reabrió la discusión: ¿es posible que el nuevo coronavirus se transmita por vía aérea, más allá de las situaciones particulares de riesgo, como los contextos hospitalarios?

Hasta el momento, la OMS considera que la forma habitual de propagación del COVID- 19 es mediante las gotas expulsadas por una persona portadora de la enfermedad, por lo que recomienda el distanciamiento social, lavado frecuente manos y usar elementos de protección personal (EPP), como mascarillas, en lugares públicos. Sin embargo,  los especialistas pidieron sumar a estas recomendaciones medidas como espacios con mayor ventilación y evitar el hacinamiento en lugares estrechos, particularmente el transporte público.

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Tras conocer conocer la misiva y los antecedentes aportados por los expertos, el miércoles 8 de julio la agencia sanitaria reconoció que existe “evidencia emergente” de que la propagación de la enfermedad también podría podría darse de forma área o aerotransportada.

¿Cómo resolver esta discusión? La respuesta podrían darla el hámster, de acuerdo las consideraciones del epidemiólogo David Heymann, del centro de estudios británico Chatham House y que se desempeñó como director ejecutivo del Grupo de Enfermedades Transmisibles de la OMS entre 1998 y 2003.

Hámsters en aviones

Un hámster sobre el césped
Unsplash

El especialista participó en un seminario virtual de Chatham House, en el que expuso la posibilidad de que el coronavirus pueda ser aerotransportado, por ejemplo, a través de los ductos del aire acondicionado. De momento, recordó, existen dos formas comprobadas de contagio, la transmisión por gotas (estornudos, saliva), y la exposición prolongada y directa ante una persona portadora de la enfermedad.

Según el especialista, en declaraciones que recoge la revista Science Times, si un grupo de hámsteres es colocado al interior de un avión, se podría determinar si el coronavirus se puede propagar. El uso de animales para corroborar la posible propagación de enfermedades es un enfoque aplicado previamente en estudios clínicos  y ha sido usado en investigaciones sobre la tuberculosis, apuntó.

Heymann explicó que una manera de determinar si un virus se transmite a través de partículas en el aire es colocar a un animal en lugares de alto riesgo, como habitaciones de hospital y aviones. Si el animal termina infectado, entonces la transmisión vía aérea es posible.

A juicio del investigador, un experimento de esta naturaleza podría entregar antecedentes respecto de si las personas es están infectando en aviones, restaurantes u otros lugares públicos, considerando el proceso de desconfinamiento iniciado en algunos países.

Reconoció que de momento existe “evidencia anecdótica” de personas infectadas en un restaurante en China, a pesar de mantener el distanciamiento social, por lo que los ductos del aire acondicionado podrían haber jugado un papel central. De todos modos es tajante: se requieren estudios complejos para determinar la forma en la que se propaga realmente el virus.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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