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¿Es posible perder un poco la memoria tras tener COVID-19 leve?

Cada vez es más claro que un caso grave de COVID-19 puede tener efectos duraderos en el cerebro.  Junto con ellos, hay déficits cognitivos persistentes informados por pacientes con COVID-19 prolongado, los cuales duran meses después de una infección inicial.

En ese contexto, un grupo de investigadores de la Universidad de Oxford se propuso estudiar los impactos cognitivos en pacientes con COVID-19 asintomáticos y moderados que no informaron síntomas de COVID-19 prolongado.

Los resultados del estudio, el cual fue publicado en la revista Brain Communications, revelaron que se pueden observar déficits menores en la atención y la memoria hasta seis meses después de una infección leve de COVID-19.

Una mano sosteniendo una lupa sobre la imagen de un cerebro, junto con una imagen del coronavirus.
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Para el estudio se reclutaron más de 150 personas, de los cuales 60 informaron un caso leve de COVID-19 confirmado por PCR hasta nueve meses antes. El grupo completó 12 pruebas en línea diseñadas para medir una variedad de funciones cognitivas, desde la atención sostenida y el razonamiento semántico hasta la rotación mental y la atención visual espacial.

“De manera alentadora, los sobrevivientes de COVID-19 se desempeñaron bien en la mayoría de las habilidades evaluadas, incluyendo la memoria de trabajo, la función ejecutiva, la planificación y la rotación mental. Sin embargo, mostraron una memoria episódica significativamente peor (hasta seis meses después de la infección) y una mayor disminución en la vigilancia con el tiempo dedicado a la tarea (hasta nueve meses)”.

La tarea de vigilancia se utiliza para evaluar la rapidez con la que una persona se fatiga durante un ejercicio cognitivo que exige una atención constante. En comparación con un grupo de control, los pacientes con COVID-19 mostraron una rápida disminución en la precisión de la tarea después de unos cuatro minutos de concentración.

Sijia Zhao, autor del nuevo estudio, dijo que fue sorpresivo ver estos déficits cognitivos menores en los sujetos recuperados de COVID-19, porque ninguno del grupo reportaba subjetivamente algún problema neurológico.

“Lo sorprendente es que, aunque nuestros sobrevivientes de COVID-19 no sintieron más síntomas en el momento de la prueba, mostraron una atención y memoria degradadas. Nuestros hallazgos revelan que las personas pueden experimentar algunas consecuencias cognitivas crónicas durante meses”, dijo Zhao.

No se sabe con exactitud qué podría causar estas deficiencias específicas tantos meses después de una infección inicial, pero los investigadores plantean la hipótesis de que el virus puede estar causando una variedad de cambios inmunológicos y microvasculares en el cerebro.

La buena noticia es que, como explicó Masud Husain, coautor del estudio, estos posibles problemas cognitivos, por lo visto, desaparecen entre seis y nueve meses después de la infección inicial.

“Todavía no comprendemos los mecanismos que causan estos déficits cognitivos, pero es muy alentador ver que la atención y la memoria vuelvan en gran medida a la normalidad en la mayoría de las personas que evaluamos entre seis y nueve meses después de la infección, quienes demostraron una buena recuperación con el tiempo”, afirmó Husain.

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

Por otro lado, Stephen Burgess, investigador de la Universidad de Cambridge que no participó en el nuevo estudio, señaló una serie de limitaciones sobre la investigación. Mencionó que la falta de aleatorización y cegamiento significa que las diferencias detectadas entre los grupos con y sin COVID-19 deben interpretarse con cautela. No obstante, sí indica que los hallazgos son impresionantes y dignos de una mayor investigación.

“Las diferencias entre los grupos con COVID-19 y sin COVID-19, en términos de varias medidas específicas de capacidad cognitiva observadas en este estudio, fueron impresionantes, particularmente en términos de tareas de memoria retrasadas y la capacidad de realizar trabajos con precisión cuando se está fatigado”, dijo Burgess.

“A pesar de las limitaciones de la investigación no aleatoria, parece poco probable que estos resultados puedan explicarse por diferencias sistemáticas entre los grupos no relacionados con la infección por COVID”, agregó el investigador externo.

El nuevo estudio concluye que es plausible suponer que los déficits cognitivos menores transitorios serían evidentes después de los casos leves de COVID-19. Si se considera que estudios anteriores han indicado que la gravedad de los síntomas en el momento de la infección está relacionada con la gravedad de los problemas neurológicos persistentes, no sorprende que los casos leves de COVID-19 puedan mostrar signos menores de los mismos problemas detectados en los casos graves.

“Así como la enfermedad aguda de COVID-19 demuestra un amplio espectro de gravedad, desde formas asintomáticas hasta formas fatales, nuestros hallazgos muestran que los déficits cognitivos posteriores al COVID-19 también pueden manifestar un amplio espectro de gravedad. Destacan una necesidad apremiante de medir el rendimiento cognitivo de manera objetiva para comprender mejor cómo el COVID-19 afecta al cerebro”, cierra el estudio.

Karina Tapia
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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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