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Revolucionario dispositivo detecta en diez minutos contagio por coronavirus

Uno de los principales problemas que deben enfrentar quienes trabajan para frenar la propagación del coronavirus es el tiempo que tarda una prueba en arrojar un diagnóstico positivo o negativo.

En este periodo, un paciente contagiado puede infectar a un importante grupo de personas sin saberlo, mientras está a la espera de los resultados de la muestra.

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Afortunadamente la ciencia y la tecnología trabajan intensamente para corregir este problema, y al parecer hay buenas noticias.

Investigadores del Instituto de Tecnología de California (Caltech) han desarrollado un nuevo tipo de prueba que detecta un eventual contagio por coronavirus en apenas diez minutos, según Sci Tech Daily.

Se trata del SARS-CoV-2 RapidPlex, desarrollado en Caltech por el laboratorio del profesor asistente en el departamento de ingeniería médica Wei Gao, y que consiste en un sensor SARS-CoV-2 diseñado para ser utilizado en casa.

¿Cómo funciona?

El dispositivo consiste en un tipo de prueba que combina múltiples tipos de datos, con un sensor de bajo costo que permite el diagnóstico de una infección por COVID-19 a través del análisis rápido de pequeños volúmenes de saliva o sangre, sin la participación de personal médico, en menos de diez minutos.

Estos sensores de Gao están hechos de grafeno, una forma de carbono en forma de hoja.

Así, una lámina de plástico grabada con un láser genera una estructura de grafeno tridimensional con poros diminutos.

Estos poros generan una gran cantidad de superficie en el sensor, lo que lo hace suficientemente sensible como para detectar con gran precisión compuestos presentes en cantidades muy pequeñas.

En este sensor, las estructuras de grafeno están acopladas con anticuerpos que son sensibles a proteínas específicas como las de la superficie de un virus COVID, por ejemplo.

El dispositivo contiene anticuerpos y proteínas que le permiten detectar la presencia del virus, anticuerpos creados por el organismo para combatir el virus, y marcadores químicos que indican la gravedad de la infección por COVID-19.

“En tan sólo unos minutos, podemos comprobar simultáneamente estos niveles, para obtener una imagen completa de la infección, incluyendo la infección temprana, la inmunidad y la gravedad”, explica el profesor Gao.

Por el momento, este dispositivo ha sido probado con éxito en una muestra de 19 pacientes con infecciones activas por COVID-19.

Ahora, los encargados pasarán por la prueba para validarlo a mayor escala en un entorno clínico como un hospital para confirmar el trabajo que ya han realizado.

La idea de los fabricantes es que sea aprobado y próximamente esté disponible para ser usado en casa.

“En el próximo año, planeamos enviarlos por correo a personas de alto riesgo para pruebas en casa. Y en el futuro, esta plataforma podría ser modificada para otros tipos de pruebas de enfermedades infecciosas en casa”, agrega Gao.

Felipe Sasso
Ex escritor de Digital Trends en Español
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
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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