Encuentran uranio en 63% del agua potable en EE.UU.

Por Felipe Sasso Published 7 de April de 2022

Una investigación realizada por la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia descubrió que las concentraciones de metales en los sistemas comunitarios de agua (CWS) de Estados Unidos eran muy elevadas, en especial en aquellos que abastecen a las comunidades hispanas semiurbanas.

De acuerdo con el estudio, estas poblaciones tenían los niveles más altos de uranio, selenio, bario, cromo y arsénico. Incluso en concentraciones bajas, el uranio representa un importante factor de riesgo para el desarrollo de enfermedades crónicas.

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“Estudios anteriores han hallado asociaciones entre la exposición crónica al uranio y un mayor riesgo de hipertensión, enfermedades cardiovasculares, daños renales y cáncer de pulmón”, señaló Anne Nigra, profesora adjunta de Ciencias de la Salud Ambiental en la Escuela de Salud Pública Mailman de Columbia.

Si bien se cree que nuestro organismo está expuesto de manera frecuente a pequeñas cantidades de uranio y la mayor parte de este metal pasa a través de nuestro cuerpo con rapidez, altos niveles de exposición aguda a este podrían ser fatales.

Los investigadores evaluaron los registros de revisión de seis años de la Agencia de Protección Ambiental (EPA) para antimonio, arsénico, bario, berilio, cadmio, cromo, mercurio, selenio, talio y uranio, con el fin de determinar si las concentraciones medias superaban los niveles máximos de contaminantes establecidos por el organismo.

Según los resultados, 2.1 por ciento de los sistemas de aguas comunitarios informaron de concentraciones medias de uranio entre 2000 y 2011 que superaban los niveles máximos de contaminación de la EPA; el uranio fue detectado con frecuencia durante la supervisión de este cumplimiento en 63 por ciento de las veces.

De acuerdo con los autores, las concentraciones de arsénico, bario, cromo, selenio y uranio también fueron “desproporcionadamente” elevadas en los CWS que atienden a poblaciones semiurbanas e hispanas, lo que plantea un importante desafío a las autoridades.

“Son necesarias políticas reguladoras adicionales, la aplicación del cumplimiento y la mejora de la infraestructura para reducir las disparidades en las concentraciones de metales de los CWS y proteger a las comunidades atendidas por los sistemas públicos de agua con elevadas concentraciones de metales”, enfatiza la investigación.

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…

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Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos

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Salud

Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA

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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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