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Las mejores pruebas caseras de COVID-19 en EE.UU.

¿Crees que podrías tener COVID-19? Hoy ya no necesitas salir de casa para despejar tus dudas; simplemente tienes que realizar una prueba casera rápida y podrás conocer tu diagnóstico en tan solo 15 minutos. En este listado reunimos las mejores pruebas caseras de COVID-19 en EE.UU., basándonos en la disponibilidad y autorización de la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA).

Te va a interesar:

Abbott BinaxNow Antigen Self-Test

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La prueba casera BinaxNow de Abbot entrega resultados en 15 minutos luego de tomar una muestra nasal e insertarla en la tarjeta de prueba que incluye el paquete. Luego del examen rápido puedes usar la aplicación complementaria Navica, así registras tus resultados. Si resultas negativo recibirás un pase digital temporal encriptado que puedes usar como prueba oficial de tus resultados.

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Cada caja incluye dos pruebas, ya que la compañía recomienda realizar una segunda en el transcurso de tres días (no antes de que pasen 24 horas y sin pasarse de las 48).

Walgreens Walmart

Quidel QuickVue At-Home OTC Covid-19 Test

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Con esta prueba casera todo lo que necesitas hacer es frotarte ambas fosas nasales, dejar la muestra en el tubo de solución precargado y sumergir la tira de prueba durante 10 minutos. Si el resultado es positivo, aparecerá una línea azul y una línea rosa en la tira. Si es negativo, solo verás una línea azul.

Al igual que el paquete de Abbott, el de QuickVue incluye dos pruebas separadas, así que puedes tomar otra en los tres días posteriores.

Walgreens Walmart

Intrivo On/Go Antigen Self-Test

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La prueba rápida de On/Go se usa con una aplicación complementaria que se puede descargar al escanear el código QR de la caja o ingresar a las tiendas App Store y Google Play; esta te guiará durante todo el proceso de la prueba. Una vez que generes una cuenta, debes usar el casete de prueba, el vial de extracción, la tapa de este y el hisopo nasal que vienen en la caja para recolectar tu muestra.

Luego de 10 minutos se te pedirá que cargues una foto de tu resultado en la aplicación y esta confirmará si es positivo, negativo o no válido (en esta última circunstancia puedes intentar obtener los resultados de nuevo).

Walgreens Walmart

iHealth Covid-19 Antigen Rapid Test

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Este examen rápido viene con un hisopo nasal, una solución y una tarjeta de prueba. Después de recolectar tu muestra y sumergirla en la solución, debes agregar tres gotas a la tarjeta de prueba. Luego de 15 minutos, tu resultado aparecerá y podrás cargarlo en la aplicación complementaria. Si resultas negativo, tendrás acceso a un pase iHealth para usarlo como certificado digital. La empresa dice estar “muy segura” de que su prueba puede detectar la variante ómicron, pero aún experimentan con ello.

Walmart Wyze

FlowFlex Covid-19 Antigen Rapid Test

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Esta es la prueba casera más asequible de todas las que mencionamos en este artículo aunque, a diferencia de las otras, la prueba de FlowFlex contiene solo una por caja. De cualquier manera, la FDA confía lo suficiente en esta prueba casera, por lo que no aconseja necesariamente tomar otra muestra luego de unos días (a menos que sientas nuevos síntomas).

El proceso es similar a las otras: toma una muestra nasal con el hisopo, sumérgelo en la solución y exprime unas gotas en la tarjeta de prueba incluida. Luego de 15 a 30 minutos aparecerán tus resultados. La compañía dice que probablemente la prueba puede detectar la variante ómicron, pero esto aún no ha sido verificado.

Walgreens FlowFlex

Karina Tapia
Redes sociales (Facebook, Instagram, TikTok), videojuegos y las últimas tendencias del internet y la industria tecnológica…
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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Si aún no puedes volver a tu gimnasio, se te ha terminado esa costosa membresía o estás buscando hacer un buen ejercicio en casa o en la oficina, aprovecha una serie de excelentes aplicaciones accesibles que te apoyarán a ejercitarte desde tu celular. Hay muchas apps de pago listas para hacerte sudar, y algunas de ellas pueden valer la pena en las circunstancias adecuadas. Pero no siempre apetece pagar. Ya sea que busques mantenerte en movimiento o gastar algo de tiempo, aquí hay una lista de las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android, que te ayudarán a sudar donde quiera que estés.

(Estas son las mejores aplicaciones de fitness gratuitas, sin duda, pero si deseas explorar otras opciones, incluidas las aplicaciones de pago, tenemos listas de las mejores aplicaciones de fitness para Android y las mejores aplicaciones de fitness para iOS también).
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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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