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COVID-19: qué podemos esperar del experimento británico

El 19 de julio de 2021 quedará en la historia –para bien o para mal– como el día en que Inglaterra puso en marcha una medida inédita desde el surgimiento del COVID-19: el término total de todas las restricciones que rigen desde hace más de un año a nivel global. Denominado como el “Experimento británico” o el “Día de la libertad”, esto es lo que podemos esperar de una de las apuestas más radicales de Boris Johnson, el primer ministro de Reino Unido.

A comienzos de 2020, y contrario a las medidas adoptadas por otros países, Johnson se negaba a confinar a la población para evitar la propagación del COVID-19. Después del golpe de realidad que supusieron los millones de contagios —incluido él— y miles de muertes, terminó por ceder. Casi 14 meses después, el propio Johnson impulsó el término total de las restricciones.

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Entre otras, a partir del 19 de julio se terminan las siguientes medidas:

  • Obligatoriedad de usar mascarillas en espacios públicos (aunque son recomendados).
  • Necesidad de mantener un distanciamiento social de un metro.
  • Límite de la cantidad de personas en reuniones sociales, matrimonios o funerales.
  • Restricciones para los aforos de conciertos, teatros o eventos deportivos.
  • Prohibición de funcionamiento de clubes nocturnos.
  • Aislamiento obligatorio de personas que visiten países de la lista ámbar (salvo Francia).
  • Restricciones al funcionamiento de escuelas (desde el 16 de agosto).

¿Qué respuestas podemos esperar del experimento británico?

Personas detrás de rejas usando mascarillas
Pixabay

La medida llega en momentos en que 67 por ciento de la población tiene su esquema de vacunación completo contra el COVID-19, pero también cuando se ha registrado un aumento en el número de contagios y la variante Delta –una de las más contagiosas– es la dominante en el país.

Por lo mismo, más de 1,200 científicos internacionales firmaron una carta en The Lancet en contra de lo que han llamado es una estrategia “imprudente” de reapertura. Aseguran que se trata de un “experimento peligroso y poco ético”. En concreto, estas son algunas de las respuestas que nos podrían dejar las medidas.

¿Las vacunas serán capaces de contener otro brote?

Johnson dijo que las vacunas evitarán que se produzca otro brote grave de hospitalizaciones y muertes, incluso si los contagios aumentan. Sin embargo, los científicos ponen en entredicho estas proyecciones.

Si bien las vacunas han demostrado su efectividad, aún se desconoce cuánto dura su protección. “¿Qué pasaría si dejamos de tomar precauciones para restringir la transmisión después de la vacunación?”, se preguntó Zania Stamataki, profesora titular de inmunología viral de la Universidad de Birmingham.

Stamataki recuerda que las vacunas no evitan los contagios, sino que activan una repuesta que reduce la posibilidad de enfermedad leve o grave. “Un pequeño porcentaje seguirá contagiándose de gravedad, y si aumentamos el número de personas infectadas, también aumentará el número de afectados graves”, precisa.

¿Será suficiente la responsabilidad personal?

Otro de los argumentos de Johnson ha sido que ya es tiempo de que el Gobierno deje de decirle a la ciudadanía cómo debe comportarse para dar paso a un periodo donde prime la responsabilidad personal. Por ejemplo, si bien la mascarilla no es obligatoria, aún se recomienda su uso.

Los científicos han reconocido que los confinamientos y las cuarentenas han sido efectivos para contener la propagación, pero también han tenido un impacto negativo en la salud física y mental. El punto, a juicio de Dominic Wilkinson, profesor de ética de la Universidad de Oxford, es el equilibrio y la proporcionalidad.

“Las medidas se están flexibilizando ahora, pero es posible que deban reintroducirse. Algunas medidas como el uso de mascarillas en el transporte público o en espacios interiores representan una mínima incursión en la libertad personal y deberían continuar”, advierte.

¿Qué pasará con la población vulnerable?

Un punto importante es qué pasará con la población vulnerable ante el término de las restricciones. El grupo que no se puede vacunar, como los inmunodeprimidos o los adultos mayores,  enfrenta los mayores riesgos de enfrentar de gravedad.

Según Andrew Divers, para esta población representará un aumento del miedo y una reducción “casi total en las decisiones que pueden tomar”, ya que otros las han decidido previamente, al no usar mascarillas o no mantener el distanciamiento social.

“El distanciamiento social y el uso de máscaras tienen que ver tanto (y posiblemente más) con la protección de los demás como con la garantía de nuestra propia seguridad. Por lo tanto, existe un conflicto directo entre nuestra elección de permanecer cautelosos, mantener la distancia y seguir usando una máscara, y la elección de no hacer ninguna de estas cosas”, apuntó.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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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