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App de IBM puede advertir a diabéticos de niveles peligrosos de azúcar en la sangre


Durante los últimos años, IBM se ha estado posicionando a la vanguardia de la tecnología médica, desde sensores inteligentes para diagnósticos, hasta el uso de su plataforma Watson para ayudar a inventar nuevos medicamentos. Ahora, para iniciar el nuevo año con buen pie, anunció su último proyecto en este campo: Sugar.IQ Diabetes Assistant, una nueva aplicación para dispositivos móviles que está diseñada para funcionar como una señal de alerta temprana para los diabéticos, informándoles si se presentan niveles peligrosos de azúcar en la sangre.

Si no tienes que lidiar con esta condición, tal vez te parezca fácil mantener bajo control estos niveles de azúcar pensando que simplemente se debe evitar comer ciertos alimentos. Sin embargo, la realidad es que las cosas son más complicadas. Según expertos en esta condición, una persona que vive con diabetes tipo 1 debe tomar hasta 180 decisiones cada día, lo que puede afectar su bienestar y estilo de vida. Estas decisiones pueden variar desde cuánto tiempo dormir o hacer ejercicio, hasta tomar o no una taza de café. Es una enorme cantidad de datos para manejar diariamente, y en caso de que se tomen decisiones equivocadas, el resultado puede ser debilidad, desmayos, y, potencialmente, incluso la muerte.

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Mientras que el cerebro humano podría sobrecargarse si necesita sopesar continuamente conjuntos de datos complejos, afortunadamente las herramientas de aprendizaje automático resultan ser muy buenas. Esto es lo que IBM y la compañía de dispositivos médicos más grande del mundo, Medtronic, han intentado con su nueva herramienta predictiva, llamada  IQcast. Integrada en la aplicación Sugar.IQ, esta herramienta analiza los datos de las personas que la utilicen a través de  inteligencia artificial (A.I.), para evaluar la probabilidad de que su nivel de energía disminuya en las próximas horas.

“Evitar complicaciones como la hipoglucemia es una carga tremenda, pero afortunadamente es un problema que puede aliviarse aprendiendo de los datos, y allí es donde la inteligencia artificial interviene”, dijo a Digital Trends la Dra. Lisa Latts, subdirectora de salud de IBM Watson Health. “Al usar modelos de aprendizaje automático y algoritmos predictivos, IQcast analiza varias señales provenientes de un usuario, como los niveles de glucosa, los datos de insulina, los registros de alimentos y los eventos hipoglucémicos anteriores, para evaluar si tiene una probabilidad baja, media o alta de experimentar hipoglucemia dentro de las próximas cuatro horas”.

La aplicación funciona en conjunto con el monitor de glucosa Guardian Connect de Medtronic, añadiendo a esto un modelo predictivo que se vuelve más inteligente con el tiempo. En las sesiones científicas más recientes de la American Diabetes Association, el equipo detrás de la herramienta presentó datos que mostraron que, cuando se usa un monitor continuo de glucosa junto con Sugar.IQ, es más probable que los usuarios logren 36 minutos adicionales por día con un rango saludable de glucosa de 70-180 mg / dL. Eso incluye 30 minutos menos de tiempo por día en la hiperglucemia y 6 minutos menos de tiempo por día en la hipoglucemia.

La aplicación Sugar.IQ, ahora con la función IQcast agregada, ya está disponible para descargar en iOS. Para poder funcionar, debe usarse conjuntamente con el sistema de monitoreo continuo de glucosa Guardian Connect, creado y ofrecido por Medtronic.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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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