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Por qué deberías evitar el uso de mascarillas con válvulas

Una actualización de su guía respecto al uso de mascarillas para evitar la propagación del coronavirus, realizaron los Centros de Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos.

Según las pautas disponibles a agosto de 2020, no son recomendadas las mascarillas con válvulas o rejillas de exhalación, ya que son incapaces de evitar la propagación del COVID-19.

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“El propósito de las mascarillas es evitar que las gotas respiratorias lleguen a otros para ayudar con el control de la fuente. Sin embargo, las mascarillas con válvulas o ventilaciones unidireccionales permiten que el aire se exhale a través de un orificio, lo que puede provocar la expulsión de gotitas respiratorias que pueden llegar a otras personas”, advirtieron los CDC.

Según los centros, “este tipo de mascarillas no evita que la persona que la usa transmita el COVID-19 a otras personas. Por lo tanto, los CDC no recomiendan el uso de mascarillas para el control de la fuente, si tienen una válvula de exhalación o ventilación”.

Caretas faciales

Caretas faciales
Unsplash

Sobre las caretas faciales, que se usan principalmente para proteger los ojos del usuario, los CDC advierten que “no hay suficiente evidencia para respaldar la efectividad de los protectores faciales para el control de fuentes”, por lo que no los recomiendan como sustituto de las mascarillas.

Aunque la evidencia sobre los protectores faciales es limitada, según los centros, los datos disponibles sugieren que los siguientes protectores faciales pueden proporcionar un mejor control de la fuente que otros:

  • Protectores faciales que envuelven los lados de la cara del usuario y se extienden por debajo del mentón.
  • Protectores faciales con capucha.
  • Los usuarios de caretas deben lavarse las manos antes y después de quitársela, evitando tocarse los ojos, la nariz y la boca.
  • Los protectores faciales desechables solo deben usarse para un solo uso y eliminarse de acuerdo con las instrucciones del fabricante.
  • Los protectores faciales reutilizables deben limpiarse y desinfectarse después de cada uso de acuerdo con las instrucciones del fabricante o siguiendo las instrucciones de limpieza del protector facial del CDC.
  • NO se recomiendan los protectores faciales de plástico para recién nacidos y bebés.

Quién debe usar mascarilla

Las guías, actualizadas al 7 de agosto de 2020, también recomiendan que todos usen estos elementos de protección personal en entornos públicos o cuando estén con personas que no viven en su hogar, especialmente cuando medidas como el distanciamiento social de al menos 6 pies (1.8  metros) son difíciles de mantener.

Según los CDC, es más probable que las mascarillas reduzcan la propagación de COVID-19 cuando las personas las usan ampliamente en entornos públicos.

Además, los organismos para el control de enfermedades recomiendan que estos elementos seal utilizados por personas que saben o piensan que pueden tener COVID-19, además de quienes tienen a su cargo el cuidado de quienes presentan esta enfermedad.

Quiénes no deben usar mascarillas

  • Niños menores de 2 años
  • Cualquiera que tenga problemas para respirar
  • Cualquiera que esté inconsciente, incapacitado o que no pueda quitarse la máscara sin ayuda

“Siempre que sea posible, se deben considerar adaptaciones y alternativas para aumentar la viabilidad de usar una máscara o para reducir el riesgo de propagación de COVID-19 si no es posible usar una”, señalan los CDC.

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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