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Ojo con el retorno: así se propaga el COVID-19 en la oficina

En Corea del Sur, así como en otros países del mundo, se ha comenzado a buscar la forma paulatina de retornar a lo que varios gobernantes han llamado “la nueva normalidad” tras el descenso en la meseta de contagios del coronavirus.

Sin embargo, los Centros Coreanos para el Control y la Prevención de Enfermedades publicaron un artículo que saldrá en la revista Emerging Infectious Diseases, donde se muestra el peligro de contagio que potencialmente existe en las oficinas.

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Para eso, utilizaron como ejemplo el caso de un Call Center en Seúl, donde en marzo 97 de los 811 empleados dieron positivo por el virus. De los trabajadores enfermos, 94 se sentaron en el mismo piso, el edificio 11, y 79 estaban en la misma sección.

El mapa que se ve a continuación de hecho muestra la distribución en colores azules de cómo se propagó el COVID-19.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

“A pesar de la considerable interacción entre los trabajadores en diferentes pisos del edificio X en los ascensores y el vestíbulo, la propagación de COVID-19 se limitó casi exclusivamente al piso 11, lo que indica que la duración de la interacción (o contacto) probablemente fue el principal facilitador para más propagación “, escribió el CDC coreano en su informe.

El coronavirus se inició con un trabajador del piso 10 (que nunca fue al piso 11) que dio positivo el 8 de marzo, luego todos los que trabajaban o vivían en el edificio se pusieron en cuarentena durante 14 días. El edificio tiene propiedades comerciales en los primeros 11 pisos y apartamentos residenciales del 13 al 18, lo que significa que los residentes y los trabajadores estaban en contacto en el vestíbulo y los ascensores.

Tras eso las autoridades hicieron test rápidos a más de mil personas del edificio y envío más de 16,000 mensajes de texto para alertar sobre el brote.

Cuatro pacientes estaban presintomáticos al momento de la prueba, y otros cuatro permanecieron asintomáticos durante las dos semanas completas de su cuarentena. Además, 34 de los miembros del hogar de los empleados dieron positivo. El grupo más grande de casos se descubrió entre personas que se sentaron cerca unas de otras en el piso 11. De los 216 empleados que trabajan allí, 94 se enfermaron. Eso significa que la tasa de ataque del virus, el porcentaje de un grupo que contrae la enfermedad, fue del 43.5%.

“Al evaluar a todas las personas potencialmente expuestas y sus contactos para facilitar el aislamiento de pacientes con casos COVID-19 sintomáticos y asintomáticos, podríamos haber ayudado a interrumpir las cadenas de transmisión”, escribieron los CDC coreanos en el informe. “A la luz del cambio a una pandemia global, recomendamos que las autoridades de salud pública realicen una vigilancia activa e investigación epidemiológica en este paisaje de COVID-19 en rápida evolución”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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