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Las interfaces cerebro-computadora se han implantado en humanos por primera vez

Una interfaz cerebro-computadora (BCI) está ahora en ensayos clínicos en pacientes humanos, la primera vez que esto ha sucedido en los Estados Unidos. Con todo el rumor en torno a Neuralink, uno podría esperar que este avance provenga de la compañía de Elon Musk. Sin embargo, el honor es para un líder en tecnología de interfaz cerebral menos conocido, Synchron, y su dispositivo Stentrode.

Si bien las llamativas afirmaciones de que las BCI permiten juegos de realidad virtual sin auriculares y amplifican la inteligencia humana pueden aparecer en los titulares, esos son sueños lejanos. Mientras tanto, Synchron y otros innovadores de BCI están abordando soluciones tangibles a los problemas médicos que afectan a los pacientes hoy en día.

Este gráfico muestra cómo funciona el BCI de Synchron con Stentrode y brain.io neuroprótesis.

El Stentrode es una matriz de malla de electrodos implantada a través de la vena yugular utilizando técnicas neurointervencionistas bien establecidas. Dado que este procedimiento evita perforar el cráneo y la cirugía cerebral abierta, decenas de miles de médicos y clínicas de todo el mundo ya pueden realizar la operación. Eso significa que un gran número de pacientes podrían beneficiarse de este avance si las pruebas demuestran que es lo suficientemente seguro para su uso posterior.

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Combinado con la neuroprótesis de Synchron, brain.io, las señales del Stentrode se transmiten de forma inalámbrica a una interfaz de computadora para permitir el control de un teléfono inteligente, tableta o computadora. Al permitir una comunicación más fácil, esta tecnología podría aportar una mejora importante de la calidad de vida a los pacientes con parálisis severa.

Las pruebas anteriores con cuatro pacientes en Australia han progresado bien, sin efectos secundarios después de 12 meses de uso. Después de la implantación y la capacitación, los pacientes pueden, por ejemplo, enviar mensajes de Whatsapp y realizar compras en línea.

Los pacientes en Australia fueron los primeros en recibir la interfaz cerebro-computadora de Synchron para las pruebas de BCI

La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) otorgó la designación de Dispositivo Innovador a Synchron en agosto de 2020 y el 6 de julio de 2022, el primer paciente estadounidense recibió un Stentrode. Con una serie de señales de sí o no transmitidas a través de este dispositivo, una aplicación especialmente diseñada permite la entrada de texto y el control de un dispositivo móvil u ordenador.

Synchron comenzó a trabajar en BCI en 2012 y el Stentrode ha pasado con éxito a través de pruebas en animales y actualmente se encuentra en pruebas en humanos. Si todo va bien, el siguiente paso será demostrar que esta tecnología mejora significativamente la vida de los pacientes. Eventualmente, este podría ser un procedimiento que califique para Medicare, lo que lo haría asequible para un gran número de pacientes.

Las interfaces cerebro-computadora están avanzando a un ritmo más rápido a medida que se alcanza cada hito, y una vez que el uso médico esté bien establecido, los usos de los consumidores seguirán.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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