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La ciencia es tajante: cuánta carne roja debes comer a la semana

Si eres de las personas que disfrutan de un buen desayuno inglés, con tocino y salchichas junto a las tostadas y además mantienes después una dieta con un bistec de carne al almuerzo y un trozo de hamburguesa en la noche, y si eso lo multiplicas por 3 veces a la semana, entonces estás en graves problemas.

Así al menos lo dice la ciencia, ya que una investigación de la Universidad de Harvard, que examinaron los hábitos alimenticios y las tasas de diabetes de 200.000 personas, aconsejaron ceñirse a una porción por semana para “optimizar la salud”.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

En total deben ser 70 gramos de carne roja a la semana, lo que podría ser por ejemplo:

  •  Cinco lonjas de jamón, media hamburguesa de ternera o un tercio de un filete típico.

  • Cinco cucharadas de carne picada cocida, medio filete de cordero, una salchicha y media enlatada o 15 rebanadas de pepperoni o salami.

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Aunque es una buena fuente de proteínas, vitaminas y minerales, incluidos hierro, zinc y vitaminas B, la carne roja puede tener un alto contenido de sal y grasas saturadas.

Qué dice la ciencia entonces sobre las carnes rojas:

Los resultados, publicados en el American Journal of Clinical Nutrition, muestran que comer carne roja, tanto procesada como sin procesar, se asoció fuertemente con un mayor riesgo de diabetes tipo 2.

Aquellos que comían la mayor cantidad de carne roja, alrededor de dos porciones y media al día, tenían un riesgo 62 por ciento más alto de desarrollar la afección en comparación con los que comían menos.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Y cada porción diaria adicional de carne roja procesada se asoció con un 46 por ciento más de probabilidades de desarrollar diabetes tipo 2.

Cada porción diaria adicional de carne roja sin procesar se asoció con un riesgo un 24 por ciento mayor, encontró el estudio.

El autor principal, Xiao Gu, dijo: “Nuestros hallazgos respaldan firmemente las pautas dietéticas que recomiendan limitar el consumo de carne roja.

“Esto se aplica tanto a la carne roja transformada como a la no transformada”.

El profesor Walter Willett, autor principal del estudio, dijo: “Dados nuestros hallazgos y el trabajo previo de otros, un límite de aproximadamente una porción por semana de carne roja sería razonable para las personas que desean optimizar su salud y bienestar”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
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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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