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Ibuprofeno y COVID-19: trazan la ruta de la desinformación digital

Que el ibuprofeno podía agravar los síntomas del COVID-19, incluso aumentando la mortalidad, fue uno de los primeros mitos que surgió a la par con la expansión de la pandemia. ¿Pero cuál fue el origen de este extendido mito? Dos investigadores españoles decidieron trazar la ruta de esta desinformación digital.

Sergi Xaudiera y Ana Sofía Cardenal, académicos de la Universidad Oberta de Catalunya, estudiaron el alcance digital de esta información no verificada que fue profusamente propagada a través de Twitter en Alemania, Francia, España, Países Bajos e Italia, y posteriormente el resto del mundo.

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Los resultados del estudio muestran que la desinformación tiene un gran impacto cuando fuentes creíbles participan en su propagación. Además, destaca el rol de los canales locales en la difusión o desactivación de las cadenas de desinformación.

La investigación, publicada en la revista Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review, forma parte de la tesis doctoral de Xaudiera, en la que estudia casos de desinformación en situaciones de emergencia.

“(En emergencias) la mayoría de las campañas de desinformación fueron instigadas por voces no expertas o medios partidistas. Sin embargo, este caso destaca porque las noticias falsas fueron repetidas por representantes políticos y medios de comunicación respetables”, explicó el investigador.

Un audio amplificado por un tuit

Silenciar grupos de WhatsApp
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

En marzo de 2019, durante los primeros días de la pandemia en Europa, un tuit del ministro de Salud francés, Olivier Verán, aconsejó a las personas no tomar ibuprofeno, un antiinflamatorio con propiedades analgésicas y antipiréticas. Sin evidencia científicamente, incluso advirtió que tomarlo aumentaría la mortalidad por COVID-19.

Los investigadores rastrearon el origen de la historia hasta dar con un mensaje de voz de WhatsApp surgido en Alemania.

Siguiendo la huella digital en la red de micromensajería también analizaron cómo, a lo largo de dos semanas en marzo de 2020, la historia se extendió desde su país de origen a usuarios de Holanda, Francia, España e Italia.

Analizaron el papel jugado por fuentes creíbles, como representantes políticos y medios de comunicación, que dieron mayor protagonismo a la desinformación.

La importancia de las fuentes oficiales en estos asuntos se puede ver en las diferencias en cómo se difundió la información entre Francia y Alemania, aseguran los investigadores.

“Aunque el mensaje se originó en Alemania, nadie se lo tomó en serio. El mensaje de voz se reenvió a diferentes usuarios pero, como no fue posible identificar quién lo grabó, perdió credibilidad y el tono general de los comentarios fue básicamente para desacreditarlo o hacer bromas”, destacó el autor del proyecto de investigación.

El soporte medial

Verificación de mensajes en WhatsApp
WhatsApp

En Francia, donde el mensaje fue patrocinado por una fuente creíble, tuvo el mayor impacto de todos los países estudiados y los comentarios que refutaban la información fueron prácticamente inexistentes.

El proyecto también mostró cómo otras fuentes confiables, como los medios de comunicación, reproducían el tuit del ministro sin verificar los hechos, lo que ayudó a llevar la información a mayores segmentos de la población.

“La desinformación respaldada por fuentes confiables es particularmente peligrosa porque su propia credibilidad induce a las personas a aceptar las recomendaciones, sin dudar o cuestionar la información en la que se basan”, continuó el investigador.

En España e Italia, los medios y los periodistas fueron los primeros en desacreditar la desinformación, citando declaraciones posteriores del ministro francés para refutarla.

El 18 de marzo apareció una segunda oleada del rumor, pero fue rápidamente rechazada por los usuarios. A pesar de ello, la noticia resurgió en Italia y se difundió rápidamente entre el 20 y el 23 de marzo.

Los investigadores también encontraron que aunque agencias como la Organización Mundial de la Salud y la Agencia Europea de Medicamentos descreditaron esta información, esta siguió circulando.

Papel activo de las redes sociales

El papel de las redes sociales se vuelve particularmente complejo. Plataformas como Facebook, Twitter o WhatsApp han comenzado a adoptar una serie de medidas para evitar la difusión de noticias falsas, aunque muchas de éstas no estaban disponibles cuando surgió el rumor del ibuprofeno.

“Las plataformas sociales (en este caso Twitter) pueden y deben hacer más para evitar que la información falsa circule en sus ecosistemas. Esto es particularmente crítico en casos como el que estudiamos, ya que son canales verificados y creíbles que están difundiendo información incorrecta en la plataforma”, subrayó el investigador.

Los investigadores recomiendan a las personas seguir las fuentes oficiales y analizar la información de manera crítica, verificándola en múltiples fuentes con distintos orígenes geográficamente separados, si es posible.

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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