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¿Qué tan vulnerables son nuestras mascotas al COVID-19?

Luego de que un tigre habitante del zoológico del Bronx diera positivo, muchos se preguntaron cuándo el coronavirus atacaría a los animales domésticos. Ese día llegó a finales de abril de 2020, cuando los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) informaron de dos gatos contagiados en Nueva York.

La autoridad sanitaria estadounidense aseveró que los felinos domésticos residían en hogares de áreas separadas del estado atlántico, que al cierre de esta nota acumulaba alrededor de un tercio de los más de 90,000 casos fatales en el país norteamericano.

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De acuerdo con lo informado, las mascotas “padecían una enfermedad respiratoria leve», por lo que se esperaba que se recuperaran por completo”. Por lo mismo, los CDC no recomienda pruebas de rutina en animales.

En un comunicado, aclaró que si se confirmaba que otros animales son positivos para el SARS-CoV-2 en Estados Unidos, serían organismos como el Departamento de Agricultura (USDA) y los Laboratorios de Servicios Veterinarios Nacionales (NVSL) los encargados de adoptar las medidas correspondientes.

¿Qué tan vulnerables son nuestras mascotas al COVID-19?
Free-Photos/ Pixabay

En los casos de Nueva York, uno de los gatos fue testeado por un veterinario tras manifestar una leve sintomatología respiratoria, no obstante ninguna de las personas que convivían con el felino estaba enferma de COVID-19.

“El virus puede haber sido transmitido a este gato por miembros del hogar levemente enfermos o asintomáticos o por contacto con una persona infectada fuera de su casa”, se explicó en un comunicado.

Por el contrario, el dueño de la segunda mascota sí dio positivo antes de que su gato mostrara signos. Un segundo animal en el hogar no ha mostrado signos de estar enfermo.

“Los funcionarios de la salud pública todavía están aprendiendo sobre el SARS-CoV-2, pero no hay evidencia de que las mascotas desempeñen un papel en la propagación del virus en Estados Unidos. Por lo tanto, no hay justificación para tomar medidas contra los animales de compañía que puedan comprometer su bienestar. Se necesitan más estudios para comprender si los diferentes animales, incluidas las mascotas, podrían verse afectados y de qué manera”, agregó la autoridad.

Los CDC entregaron las siguientes recomendaciones a los propietarios de mascotas:

  • No permita que las mascotas interactúen con personas u otros animales fuera del hogar.
  • Mantenga los gatos en el interior cuando sea posible para evitar que interactúen con otros animales o personas.
  • Pasee a los perros con una correa, manteniendo al menos seis pies (dos metros) de distancia de otras personas y animales.
  • Evite los parques para perros o los lugares públicos donde se reúne una gran cantidad de personas y perros.
  • Si está enfermo con COVID-19 (lo sospecha o se ha confirmado por una prueba), restrinja el contacto con sus mascotas y otros animales, tal como lo haría con otras personas.
  • Cuando sea posible, haga que otro miembro de su hogar cuide a sus mascotas mientras esté enfermo.
  • Evite el contacto con su mascota, incluyendo caricias, acurrucarse, ser besado o lamido, y compartir comida o ropa de cama.
  • Si debe cuidar a su mascota o estar cerca de animales mientras está enfermo, use una cubierta de tela para la cara y lávese las manos antes y después de interactuar con ellos.
¿Qué tan vulnerables son nuestras mascotas al COVID-19
Emmanuel Lefebvre/ Pixabay

Evidencia científica

Un análisis que expertos de Australia y Hong Kong divulgaron a mediados de mayo de 2020 en la revista Nature sugirió que los animales domésticos son susceptibles a la carga viral de sus amos.

Los científicos descubrieron que dos de 15 perros de hogares con casos confirmados de COVID-19 en Hong Kong estaban infectados.

El SARS-CoV-2 se detectó en un macho de la raza pomerania de 17 años tras practicarle cinco exámenes con hisopos nasales durante un período de 13 días. Otro pastor alemán macho de 2.5 años también fue diagnosticado a través de hisopos nasales y orales, señaló la publicación.

“Ambos perros tuvieron respuestas de anticuerpos detectadas usando ensayos de neutralización de reducción de placa. Las secuencias genéticas virales de los virus de los dos perros fueron idénticas al virus detectado en los respectivos casos humanos”, puntualizó.

A través de Nature, los expertos indicaron que los animales permanecieron asintomáticos durante todo el período de cuarentena.

“La evidencia sugiere que estos fueron casos de transmisión de SARS-CoV-2 de humano a animal. No está claro si los perros infectados pueden transmitir el virus a otros animales o de regreso a los humanos”, finalizó.

*Nota actualizada el 19 de mayo con estudio realizado por científicos de Australia y Hong Kong 

Juan José Castillo
Former Digital Trends Contributor
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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