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COVID-19: Pfizer necesita gigantesca red de frío para vacuna

La farmacéutica estadounidense Pfizer necesitará de una gigantesca red de congeladores para garantizar la adecuada distribución de su vacuna BNT162b2 contra el COVID-19.

Actualmente, el antídoto está almacenado en 350 congeladores ultrafríos de la planta de Pfizer en Michigan, pero la farmacéutica tiene el desafío de garantizar su adecuada distribución y cadena de frío.

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Pfizer, junto a la compañía alemana BioNTech, anunciaron el 9 de noviembre que la vacuna tiene una efectividad del 90 por ciento para prevenir el COVID-19, y están a la espera de recibir los permisos para iniciar la distribución.

Desafío logístico

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Unsplash

La vacuna, que se basa en una tecnología que utiliza ARNm sintético para activar el sistema inmunológico contra el virus, debe mantenerse a menos de 70 grados Celsius (-94 F).

Sin embargo, los requisitos de almacenamiento son un obstáculo incluso para los hospitales más sofisticados de Estados Unidos, y pueden afectar cuándo y dónde está disponible en áreas rurales o en países pobres.

“Será un desafío en todos los entornos porque los hospitales, incluso en las grandes ciudades, no tienen instalaciones de almacenamiento para una vacuna a esa temperatura ultrabaja”, dijo Amesh Adalja, investigador del Johns Hopkins Center for Health Security, a la agencia Reuters.

Uno de los hospitales estadounidenses más prestigiosos, la Clínica Mayo, dijo que actualmente no tiene esa capacidad. “Es un problema logístico tremendo no solo en Estados Unidos, sino que fuera del mundo occidental”, admitió Gregory Poland, virólogo e investigador de vacunas de la Clínica Mayo.

El general de Ejército Gus Perna, responsable de la entrega la vacuna, también admitió la complejidad de la distribución, considerando que la vacuna de Pfizer requiere dos inyecciones. “La segunda dosis debe estar dirigida a las personas que ya recibieron la primera”, precisó a CBS News.

Cómo llegará al resto del mundo

Pfizer ha señaldo que está trabajando en colaboración con el gobierno de Estados Unidos sobre cómo enviar la vacuna desde sus centros de distribución en Estados Unidos, Alemania y Bélgica.

El plan incluye el uso de hielo seco para transportar vacunas congeladas, tanto por aire como por tierra, a las temperaturas recomendadas por hasta 10 días.

Los proveedores de atención médica estatales y locales serán los responsables de almacenar y administrar las vacunas una vez entregadas, dijo la portavoz de Pfizer, Kim Bencker.

Las vacunas pueden mantenerse en un congelador de temperatura ultrabaja hasta por seis meses, o por cinco días a 2-8 grados Celsius, un tipo de refrigeración comúnmente disponible en los hospitales, según Bencker.

Los expertos advirtieron que incluso con la vacuna, podría pasar hasta 2021 antes de que la vacuna esté ampliamente disponible en todo el mundo.

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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