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¿Los asintomáticos contagian el COVID-19? OMS matiza postura

En una nueva actualización informativa sobre el coronavirus, la Organización Mundial de la Salud (OMS) comentó este lunes 8 de junio que se debe reevaluar el criterio sobre los contagios de las personas asintomáticas.

La institución manifestó que este tipo de pacientes no son los responsables de la mayoría de los casos, como se ha analizado hasta ahora. No obstante, más tarde la afirmación debió ser contextualizada.

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La jefa de la Unidad de Zoonosis y Enfermedades Emergentes de la OMS, Maria Van Kerkhove, fue quien manifestó el lunes que “todavía parece raro que una persona asintomática realmente transmita a un individuo secundario. Es muy raro”.

Cuando se le preguntó con más detalle sobre estos casos, la experta dijo que muchos de ellos resultan tener una enfermedad leve o síntomas inusuales. Manifestó que este tipo de propagación no es un impulsor de la pandemia y probablemente representa aproximadamente el 6 por ciento de los contagios.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

“Constantemente, estamos viendo estos datos y estamos tratando de obtener más información de los países para responder realmente a esta pregunta. Todavía parece raro que las personas asintomáticas realmente transmitan en adelante”, dijo la jefa de la Unidad de Zoonosis.

Sus palabras contradijeron un informe de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC), que citó el “potencial de transmisión presintomática” como una razón de la importancia del distanciamiento social.

Un día más tarde, Van Kerkhove matizó sus palabras, aclarando que sus palabras no debían ser interpretadas como la postura oficial de la OMS,

La capacidad de los asintomáticos para contagiar a terceros “es y sigue siendo una pregunta abierta”, admitió el martes 9 de junio, en declaraciones que reprodujeron medios como The New York Times.

Las palabras de la funcionaria fueron criticadas por la comunidad científica. Desde el Harvard Global Health Institute, enfatizaron que “toda la mejor evidencia sugiere que las personas asintomáticas pueden propagar fácilmente el SARS-CoV-2”.

“Comunicar datos preliminares sobre aspectos clave del coronavirus sin mucho contexto puede tener un tremendo y negativo impacto sobre cómo el público y los responsables políticos responden a la pandemia”, protestó el organismo a través de un comunicado de prensa.

“La complacencia es la mayor amenaza”

El director general de la Organización Mundial de la Salud (OMS), Tedros Adhanom Ghebreyesus, informó este 8 de junio que, “casi 7 millones de casos de covid-19 han sido reportados a la OMS y casi 400.000 muertes”, comentó en una sesión con la prensa.

“Casi el 75 % de los casos de ayer (7 de junio) provienen de 10 países, principalmente en las Américas y el sur de Asia”, sostuvo Ghebreyesus. “La mayoría de los países de la región africana todavía están experimentando un aumento en el número de casos de covid-19, y algunos reportan casos en nuevas áreas geográficas”.

Por otro lado, el director general de la OMS advirtió que la “complacencia” es la mayor amenaza en estas naciones. “Continuamos instando a la vigilancia activa para asegurar que el virus no se recupere, especialmente a medida que las reuniones masivas de todo tipo están comenzando a reanudarse en algunos países”.

*Nota actualizada el martes 9 de junio con aclaración de la funcionaria de la OMS

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