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Mascarillas y deportes: ¿realmente afectan el rendimiento?

Usar una mascarilla durante la práctica deportiva probablemente no sea la experiencia más cómoda del mundo, pero ¿afecta realmente el rendimiento?

Esa duda quiso resolver un estudio de la Universidad de California en San Diego analizó cómo las mascarillas afectan la inhalación de oxígeno y la exhalación de dióxido de carbono durante el ejercicio.

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Muchos se han opuesto al uso de mascarillas faciales durante la pandemia del COVID-19, afirmando que dañan el sistema cardiopulmonar, lo que dificulta la respiración.

Afirman que aumentan la disnea, una dificultad para respirar, especialmente durante el ejercicio.

¿Realmente perjudican la actividad física?

Una mujer joven con una mascarilla corre por un parque
Shutterstock

Sin embargo, los investigadores afirmaron que si bien la mascarilla puede aumentar la disnea percibida, hay poca evidencia científica que indiquen que dañan significativamente la función pulmonar.

“Puede que se perciba un mayor esfuerzo con la actividad, pero los efectos de usar una máscara en el trabajo respiratorio, en gases como el oxígeno y el CO2 en la sangre u otros parámetros fisiológicos son pequeños, a menudo demasiado pequeños para ser detectados”, afirma Susan Hopkins, autora del estudio y profesora de medicina y radiología.

Agrega que “tampoco hay evidencia que respalde diferencias por sexo o edad en las respuestas fisiológicas al ejercicio mientras se usa una mascarilla”.

¿Y las personas con enfermedades pulmonares?

Los investigadores señalan que las personas con enfermedad cardiopulmonar grave tal vez deseen evitar el uso de mascarillas durante las sesiones de ejercicio.

“Pueden sentirse demasiado incómodas para hacer ejercicio, y eso debe ser discutido con su médico, Sin embargo, también se debe considerar el hecho de que estas personas corren un gran riesgo si contraen COVID-19”, advierte la investigadora.

Los investigadores examinaron toda la investigación previa disponible que se centró en el efecto de las mascarillas faciales en las respuestas tanto fisiológicas como perceptivas al ejercicio.

Los datos cubrieron una variedad de factores relevantes, incluido el “trabajo respiratorio” (energía gastada en cada inhalación y exhalación), gases en sangre arterial, efectos sobre el flujo sanguíneo muscular y la fatiga, el funcionamiento cardíaco y el flujo sanguíneo al cerebro.

 De esta forma, los investigadores afirman que una persona sana no debería tener problemas para usar ningún tipo de mascarilla durante los entrenamientos de baja y alta intensidad.

“Usar una mascarilla facial puede resultar incómodo. Puede haber pequeños aumentos en la resistencia respiratoria. Puede volver a inhalar aire de CO2 más cálido y ligeramente enriquecido. Y si hace ejercicio, la mascarilla puede hacer que su cara se caliente y sude”, afirma Hopkins.

Sin embargo, enfatiza que se trata de percepciones sensoriales. “No afectan la función cardiopulmonar en personas sanas. Entonces, si bien la disnea puede aumentar con una máscara, debe sopesar eso con el riesgo reducido de contraer COVID-19, sabiendo que la fisiología esencialmente no ha cambiado”, puntualiza.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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