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Sabía usted: ¿cuál es el músculo más grande y más pequeño?

En nuestro servicio de utilidad pública, ¿saben ustedes acaso cuáles de sus músculos son los más grandes y los más pequeños y cómo se clasifican y se subdividen?

Los músculos del cuerpo humano son órganos contráctiles que permiten el movimiento, la postura y el funcionamiento de los órganos internos. Existen tres tipos de músculos según su estructura y control: los músculos lisos o involuntarios, que se encuentran en las paredes de los órganos y vasos sanguíneos; los músculos cardíacos, que forman el corazón y se contraen de forma rítmica y coordinada; y los músculos esqueléticos o voluntarios, que se unen a los huesos mediante tendones y se pueden controlar a voluntad.

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El sistema muscular está compuesto por más de 650 músculos esqueléticos, que representan el 40-50% del peso corporal. Los músculos esqueléticos se agrupan según su localización y función en diferentes regiones: la cabeza, el cuello, el tronco, los brazos y las piernas. Algunos de los principales músculos de cada región son:

– Cabeza: temporal, masetero, orbicular de los ojos, frontal, occipital.
– Cuello: esternocleidomastoideo, trapecio, esplenio, escaleno.
– Tronco: pectoral mayor, dorsal ancho, serrato anterior, recto abdominal, oblicuo externo e interno, transverso abdominal, diafragma, intercostales.
– Brazo: bíceps braquial, tríceps braquial, braquiorradial, pronador redondo, supinador, flexor y extensor de los dedos.
– Pierna: cuádriceps femoral, bíceps femoral, semitendinoso, semimembranoso, sartorio, tibial anterior, gastrocnemio, sóleo, flexor y extensor de los dedos.

¿Cómo determinamos el músculo más grande y el más pequeño?

Las respuestas dependen de si los músculos se miden por masa o por superficie.

El glúteo mayor es el músculo más grande del cuerpo por masa, dijo D. Ceri Davies, ex presidente de la Sociedad Anatómica del Reino Unido, al sitio Live Science por correo electrónico. El gluteo mayor, corre en diagonal desde el centro superior de la pelvis hasta el fémur o hueso del muslo. Representa entre el 12% y el 13% del peso total de todos los músculos de las piernas, según un estudio de cadáveres adultos.

«El glúteo mayor extiende el muslo a la altura de la articulación de la cadera», dijo Davies. «Lo usamos cuando nos levantamos de una silla, subimos escalones o subimos una cuesta. Tiene que ser potente para mover el peso de toda la parte superior del cuerpo».

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El dorsal ancho, comúnmente llamado «dorsales», es el músculo más grande del cuerpo humano en términos de superficie, dijo Davies.

Hay dos dorsales anchos en forma de triángulo, uno a cada lado de la columna vertebral. Estos músculos anchos y planos se encuentran encima de los otros músculos de la parte media y baja de la espalda. Según un estudio de 2022 publicado en el International Journal of Morphology, un dorsal ancho adulto promedio mide alrededor de 7 pulgadas (18 centímetros) de ancho y 14 pulgadas (36 cm) de largo.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El músculo más pequeño

El músculo estapedio es el músculo esquelético más pequeño del cuerpo humano, con una longitud de unos 6 milímetros. Se encuentra en el oído medio, donde se conecta con el estribo, el hueso más pequeño del cuerpo. El músculo estapedio está inervado por una rama del nervio facial y tiene la función de amortiguar las vibraciones sonoras que llegan al oído interno, protegiéndolo de los daños. El músculo estapedio participa en el reflejo acústico del oído medio, que se activa cuando el sonido entrante es muy fuerte. La contracción del músculo estapedio hace que el estribo se desplace hacia atrás y cierre la ventana oval, reduciendo la transmisión del sonido a la cóclea.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor
Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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