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Cómo distribuir la vacuna del COVID-19: el próximo dilema

¿Venderla al mejor postor? ¿Distribuirla equitativamente? Estas son algunas de las interrogantes que surgen en paralelo a la frenética carrera que impulsan los países y las farmacéuticas por desarrollar una vacuna que detenga la pandemia del coronavirus.

Un grupo de expertos en salud pública de Estados Unidos parece tener una respuesta. Denominado Modelo de Prioridad Justa, presentaron una propuesta de marco ético, que tiene como objetivo asegurar una distribución equitativa de la vacuna contra el COVID-19.

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El documento, publicado en la revista Science, está sustentado sobre la base de tres principios: beneficiar a la mayoría de la población y limitar los daños; priorizar los países que están en desventaja por la pobreza o una baja esperanza de vida; y evitar la discriminación.

El informe también ponen en duda planes propuestos anteriormente, como los formulados por la Organización Mundial de la Salud (OMS). La agencia sanitaria de Naciones Unidas ha propuesto distribuir las vacunas según el tamaño de la población de cada país y priorizando a los trabajadores de la salud, mayores de 65 años o personas con alguna enfermedad de base.

“El Modelo de Prioridad Justa es la mejor encarnación de los valores éticos de limitar los daños, beneficiar a los desfavorecidos y reconocer la igual preocupación”, sostienen los investigadores.

Agregan que la “responsabilidad de implementar el modelo recae en los países, las organizaciones internacionales y los productores de vacunas”.

Fases del modelo

El modelo propuesto por los investigadores, que forman parte de 19 de las principales universidades de Estados Unidos, considera tres etapas.

La primera fase está dirigida a reducir la muerte prematura. Para ello, proponen guiarse a partir de la métrica de salud llamada años de vida esperados estándar perdidos (AVEEP).

Los AVEEP permiten calcular los años de vida perdidos debido a la pandemia en cada país, comparando las muertes prematuras con la esperanza de vida global.

La segunda fase considera otras métricas para cuantificar y minimizar las consecuencias económicas y sociales del COVID-19.

En última instancia, proponen priorizar a los países con tasas más altas de transmisión del virus y garantizar que todos reciban suficientes dosis de vacuna para detener la transmisión comunitaria.

Evitar discriminación

“No hay una buena razón para la parcialidad absoluta, donde un país cubre a cada uno de sus ciudadanos antes de administrar cualquier vacuna a nivel internacional”, explicó Ezekiel Emanuel, vicerrector de iniciativas globales en la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania y uno de los coordinadores del modelo

“Y muchos gobiernos abogan por una distribución justa y equitativa de las vacunas (…) El problema es: casi no existe una definición de lo que significa “justo y equitativo”, específicamente en términos de distribución”, advirtió el investigador en entrevista con Scientific American.

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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