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HP pone sus impresoras 3D a luchar contra la epidemia

A la provisión de piezas críticas para combatir la pandemia de COVID-19 se ha comprometido HP y su comunidad global de fabricación digital, que “están movilizando sus equipos de impresión 3D, tecnología, experiencia y capacidad de producción”.

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La firma estadounidense ha entregado más de 1.000 unidades impresas en 3D a hospitales locales gracias al “esfuerzo coordinado para aumentar la producción” de sus centros de investigación y desarrollo en Barcelona (​​España), Corvallis (Oregon), San Diego (California) y Vancouver (Washington).

“Las aplicaciones iniciales que se validan y finalizan para la producción industrial incluyen máscaras y protectores faciales, ajustadores de mascarillas, hisopos nasales, abridores de puertas manos libres y piezas de respirador”, enumeró la compañía.

En paralelo, está coordinando la producción y entrega con agencias gubernamentales, de salud y de la industria en numerosos países, de manera de “garantizar un enfoque sincronizado y efectivo”.

“HP y nuestros socios de fabricación digital están trabajando sin parar en la batalla contra este virus sin precedentes. Estamos colaborando a través de las fronteras y las industrias para identificar las piezas más necesitadas, validar los diseños y comenzar a imprimirlos en 3D”, dijo el presidente y CEO de HP Inc, Enrique Lores.

Las siguientes son las primeras aplicaciones:

  • Abridor de puerta manos libres: las manijas se encuentran entre los objetos más proclives a los gérmenes en casas, hospitales, fábricas y hogares de ancianos. El adaptador permite una apertura fácil y más limpia con un codo.
  • Ajustador de máscaras: el personal hospitalario debe usar máscaras durante largos períodos de tiempo. Este cierre está diseñado para mejorar la comodidad y aliviar el dolor en la zona de la oreja.
  • Protectores faciales: son uno de los elementos de protección personal más necesitados. Los soportes que permiten sujetarlos y adaptarse al usuario son un componente crítico.

Entre las aplicaciones que se encuentran en fase de prueba y validación están:

  • Ventilador de campo: son piezas impresas en 3D para una máscara de válvula de bolsa mecánica diseñada para su uso como ventilación de emergencia de pacientes con COVID-19. El diseño simplificado permite un dispositivo robusto y menos complejo, facilitando su rápida producción y montaje.
  • Máscaras faciales FFP3: equipo de protección eficaz para que los proveedores médicos traten el volumen de pacientes con COVID-19. HP está validando varias máscaras faciales de grado hospitalario y espera que estén disponibles en breve.

“HP y sus socios crearán los archivos de diseño validados para muchas de las piezas que no requieren ensamblaje complejo disponibles gratuitamente en la web para su descarga”, finalizó la empresa.

Juan José Castillo
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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