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Usar dos mascarillas protege más contra el coronavirus

Un estudio realizado por los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, por sus siglas en inglés) encontró que usar doble mascarilla sí otorga mayor protección y reduce aún más el riesgo de contagio de COVID-19.

El estudio consistió en medir la cantidad de partículas de tamaño similar al SARS-CoV-2 que pueden ser exhaladas e inhaladas por una persona que utiliza una o dos mascarillas.

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De acuerdo con los CDC, utilizar solo una mascarilla bloquea el 40 por ciento de las partículas, en cambio, utilizar dos, una de tela y fabricación casera sobre una quirúrgica, bloquea el 80 por ciento de las partículas.

En un escenario en el que dos personas utilizan mascarilla doble y se posicionen a una distancia de seis pies (unos 1.8 metros), el bloqueo de partículas asciende al 95 por ciento. Sea cual sea la combinación,  la doctora Rochelle Walensky, directora de los CDC, dijo que es fundamental colocar las mascarillas de manera correcta para cubrir boca y nariz en su totalidad.

“Lo importante es esto: las mascarillas funcionan, y lo hacen mejor cuando ajustan bien y se usan correctamente”, señaló.

mascarillas
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Los resultados del estudio serán incorporados a las recomendaciones de los CDC para prevenir contagios de COVID-19.

Su difusión ocurre luego de que en días pasados, el inmunólogo Anthony Fauci, responsable de la estrategia contra el coronavirus en Estados Unidos, adelantó que los CDC analizarían recomendar el uso de mascarilla doble, como una medida de protección adicional, en especial para las personas con riesgo a desarrollar una enfermedad grave por COVID-19.

Antes de que los CDC difundieran los resultados del estudio que justifican la recomendación del uso de mascarilla doble, algunos especialistas recomendaron su uso.

Fue el caso de la doctora Monica Gandhi, experta en enfermedades infecciosas por la Universidad de California en San Francisco.

La especialista dijo a la agencia de noticias AP que el uso de una mascarilla quirúrgica, combinada con una de tela —con cualquiera de ellas por encima— podría lograr el mismo efecto de retención de partículas que una mascarilla N95.

Gandhi dijo que, en el caso de las mascarillas de tela, es importante que sean de un material tupido con al menos dos capas, pues se crea una “carrera de obstáculos” que dificulta el paso de las partículas del virus SARS-CoV-2.

Agregó que, sea cual sea la combinación de las mascarillas, es importante que ambas queden bien ajustadas a los lados del rostro para evitar huecos, además de cubrir boca y nariz por completo.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
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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