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La cuarentena ha salvado millones de vidas, según estudio

La cuarentena ha salvado millones de vidas, según estudio
Carola68/ Pixabay

Las medidas de distanciamiento social adoptadas producto de la pandemia de coronavirus han logrado salvar millones de vidas. Así lo estableció un análisis efectuado por expertos internacionales reunidos en el proyecto Covid Compass.

En total, 7.9 millones de personas siguen vivas, la mayoría de ellas en China (7.2 millones). Con cifras actualizadas para mediados de abril de 2020, las prohibiciones de salir de casa evitaron la muerte de 73,000 personas en España y otras 65,000 en Estados Unidos.

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Si los gobiernos estatales no hubiesen cerrado escuelas, cancelado eventos públicos y confinado a las personas en sus hogares desde mediados de marzo, Estados Unidos habría lamentado cuatro veces más de los fallecimientos registrados.

La agencia SINC informó que el colectivo responsable del estudio fue coordinado por el español Carlos Duarte desde la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (KAUST) de Arabia Saudita. Su metodología se ha basado en un modelo SIR (con casos susceptibles, infectados y recuperados) desarrollado por el profesor David I. Ketcheson.

“Se han tenido en cuenta el número de muertes diarias contabilizadas en cada país y estado por la Universidad Johns Hopkins y The New York Times, considerando los datos de población globales que facilita las Naciones Unidas”, explicó.

SINC agregó que “los resultados sobre tasas de mortalidad, período infeccioso medio y ritmo reproductivo de la infección se basan en multitud de artículos científicos, informes y bases de datos. Incluyen, por ejemplo, análisis de los pacientes del crucero Diamond Cruise (que estuvo casi un mes en cuarentena cerca de Tokio), registros del primer brote en Wuhan, la propagación del virus en países europeos y excesos de mortalidad detectados en España, Italia y Nueva York”.

Carlos Duarte señaló a la agencia que “el modelo predice, a partir de la cifra de muertes reportadas, el número de nuevas infecciones y fallecimientos, pero también se incluyen de forma empírica los efectos de distintas intervenciones de confinamiento para ver cómo influyen sobre las tasas de mortalidad”.

El modelo calcula esas tasas teniendo en cuenta las estimaciones actuales de mortalidad de personas infectadas, que actualmente es 0,006; es decir, que 0,6 por ciento de las personas contagiadas fallecen, fundamentó SINC.

“Estamos trabajando en el desarrollo de este y otros modelos para su publicación en revistas científicas, pero ya permiten calcular el número de vidas que se han salvado (o muertes evitadas) hasta la fecha gracias a las medidas de confinamiento en relación a nuestra predicción de mortalidad y a lo que hubiera ocurrido si no se hubieran adoptado”, apuntó Duarte.

En cualquier caso, recalcó el experto, las vidas que se han salvado se podrían perder más adelante de no mediar soluciones, como terapias efectivas o estrategias de salida inteligentes que reduzcan la tasa de mortalidad.

Su colega David I. Ketcheson subrayó que la estrategia de aplanar la curva reduce la propagación del virus a corto plazo, pero implica una epidemia más prolongada, con un número similar de personas posiblemente infectadas al final.

Haciendo un llamado a la cautela, advirtió que “a menos que desarrollemos rápidamente estrategias inteligentes a largo plazo y un tratamiento más efectivo para los casos graves de COVID-19, es posible que solo hayamos pospuesto muchas de estas muertes», advirtió.

Juan José Castillo
Former Digital Trends Contributor
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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