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Liga de fútbol en Brasil tuvo más COVID-19 que primera línea de la salud

Una situación que va más allá de la anécdota y que habla de la responsabilidad de las autoridades dejó de manifiesto un estudio realizado por la Universidad de São Paulo (USP) en Brasil. Luego de tomar más de 30,000 muestras de hisopado nasal (PCR) entre jugadores de futbol de una liga regional, se determinó que la incidencia de COVID-19 fue más alta que, por ejemplo, la primera línea de la salud de ese país sudamericano.

De 4,269 jugadores a los que se les tomaron las pruebas en 2020, 11.7 por ciento resultó positivo.

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Las muestras contemplan ocho torneos de la Federación Paulista de Fútbol (FPF), la liga responsable de organizar campeonatos oficiales en el estado –seis para hombres (Copa de São Paulo, Sub-23, Sub-20 y las tres divisiones del Campeonato de São Paulo) y dos para mujeres (Campeonato de São Paulo y Sub-17).

Bruno Gualano, profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo (FM-USP) e investigador principal del estudio comentó los principales hallazgos.

Fútbol Brasil COVID-19
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

“Es una tasa de ataque mucho más alta de lo que se ha visto en otros países. En Dinamarca, por ejemplo, solo cuatro de los 748 jugadores dieron positivo [0.5 por ciento]. La Bundesliga [en Alemania] encontró ocho casos entre 1,702 jugadores [0.6 por ciento]. Incluso en Qatar, donde hay un riesgo moderado de transmisión comunitaria, la tasa fue mucho más baja que la nuestra: 24 de 549 dieron positivo [4 por ciento]. En comparación con las otras tasas reportadas, nuestros jugadores fueron infectados entre tres y 24 veces más”, comentó el investigador.

Debido a las medidas de distanciamiento social implementadas en el estado de São Paulo en marzo de 2020, los partidos de fútbol fueron suspendidos temporalmente y se reanudaron el 14 de junio.

Lo que más recalcó el profesor Gualano es que la mayoría de los casos positivos no sufrieron grandes problemas médicos y no se observaron casos tan graves; la dificultad es que la alta actividad social de estos jugadores diseminó el virus en proporciones muy elevadas.

“Depende significativamente del sentido común de los jugadores, que están obligados a ir directamente a casa desde el centro de entrenamiento y mantener el distanciamiento social y las medidas no farmacológicas al descansar. Aquí en Brasil, sin embargo, una proporción considerable no sigue las reglas y no es penalizada en absoluto. Además, los jugadores y el personal viajan hacia y desde los partidos. Los clubes más pequeños viajan en autobús, comen en restaurantes y probablemente están más expuestos que los jugadores de élite. Nuestra desigualdad social también es cierta en el futbol”, comentó Gualano.

La solución, dice el profesor, es hacer una burbuja sanitaria como lo hace la NBA en Estados Unidos.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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