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Haz los cinco, la guía de Google para evitar el contagio

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

A través de un aviso de servicio público, Google ha resumido los pasos a seguir para evitar la propagación del coronavirus, que al cierre de esta nota contabilizaba más de 180,000 contagios en todo el mundo, con más de 7,000 casos fatales.

“Estamos ayudando a recordarle a la gente que sigan cinco prácticas simples recomendadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para frenar la propagación comunitaria del COVID-19”, señaló el buscador.

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La campaña Haz los cinco aparece en la página de inicio y enlaza con el sitio de la OMS donde se entregan orientaciones para el público.

“También les enviamos una notificación a las personas que usan nuestra aplicación de Google en Estados Unidos”, complementó la firma con sede en Mountain View, California.

“Ya está disponible en español en Estados Unidos y estamos trabajando para llevarla a más países e idiomas”, celebró.

El guía es breve y, lo más importante, muy fácil de recordar. Las recomendaciones son: lavarse frecuentemente las manos; toser contra el codo; evitar tocarse la cara; mantener más de tres pies (un metro) de distancia de otras personas, y quedarte en casa si estás enfermo.

Google recordó que desde enero ha trabajado con Naciones Unidas y autoridades sanitarias de todo el mundo “para proporcionar un fácil acceso a información autorizada sobre COVID-19 y apoyar a las personas mientras navegan (buscando información sobre) esta pandemia”.

La empresa se ha comprometido también a “igualar donaciones de hasta $5 millones de dólares para beneficiar el Fondo de Respuesta Solidaria COVID-19 para la OMS a través de la Fundación de las Naciones Unidas)”.

Finalmente, enfatizó: “Continuamos trabajando en más formas de contribuir a la lucha global contra COVID-19”.

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…
ChatGPT Health está causando pánico innecesario
Text, Electronics, Mobile Phone

A principios de este mes, OpenAI presentó un nuevo espacio centrado en la salud dentro de ChatGPT, presentándolo como una forma más segura para que los usuarios puedan hacer preguntas sobre temas sensibles como datos médicos, enfermedades y fitness. Una de las características principales destacadas en el lanzamiento fue la capacidad de ChatGPT Health para analizar datos de aplicaciones como Apple Health, MyFitnessPal y Peloton para identificar tendencias a largo plazo y ofrecer resultados personalizados. Sin embargo, un nuevo informe sugiere que OpenAI podría haber exagerado la eficacia de esta función para extraer información fiable de esos datos.

Según las primeras pruebas realizadas por Geoffrey A. Fowler de The Washington Post, cuando ChatGPT Health obtuvo acceso a una década de datos de Apple Health, el chatbot calificó la salud cardíaca del reportero con un suspenso. Sin embargo, tras revisar la evaluación, un cardiólogo la calificó de "infundada" y afirmó que el riesgo real de enfermedad cardíaca en el periodista era extremadamente bajo.

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Los Resumenes de IA de Google empiezan a parecer un atajo para preguntas sobre síntomas, pero las fuentes detrás de esos resúmenes pueden sorprenderte. En una instantánea de diciembre de 2025 de 50.807 búsquedas de salud en alemán, YouTube fue el dominio más citado dentro de los Resumen de IA.

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Cada vez está más claro que los hábitos mundanos de nuestra vida diaria —como enviar una nota rápida a un amigo— podrían pronto ser la clave para entender nuestra salud mental. Según una fascinante nueva investigación publicada el 21 de enero de 2026 en PLOS Mental Health, un nuevo modelo de IA médica ha demostrado que puede detectar el trastorno depresivo mayor con una precisión sorprendente, simplemente escuchando breves grabaciones de audio de WhatsApp.

El estudio, liderado por investigadores en Brasil entre ellos Victor H. O. Otani de la Facultad de Ciencias Médicas de Santa Casa de São Paulo, encontró que su IA podía identificar la depresión en participantes femeninas con un 91,9% de precisión. Todo lo que la IA necesitaba era una grabación sencilla de la persona describiendo cómo le había ido la semana.

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