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OMS actualiza guía para el uso de mascarillas y las telas recomendadas

La Organización Mundial de la Salud (OMS), entregó este viernes 5 de junio importantes actualizaciones sobre el uso de mascarilla para enfrentar la pandemia de coronavirus.

Según el organismo, ahora el implemento debe extender su uso en la población y además actualizó los materiales más recomendados para hacer las máscaras caseras.

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“Los gobiernos deberían alentar a la ciudadanía a usar mascarilla cuando hay una transmisión generalizada (del coronavirus) y es difícil establecer un distanciamiento social, como sucede en el transporte público, en comercios o en otros lugares concurridos o confinados”, afirmó en conferencia de prensa el director general de la OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesus.

“Las mascarillas por sí solas no les van a protegerles del covid-19”, afirmó Ghebreyesus y señaló que “no sustituyen el distanciamiento físico, el lavarse las manos y otras medidas de salud pública”.

Getty Images/Digital Trends Graphic

Hasta ahora, la OMS solo recomendaba -según su guía del pasado 6 de abril- el uso de mascarillas para la gente que atendía a personas potencialmente infectadas, o que estaba con tos o estornudos; así como para el personal sanitario.

Las mascarillas además recomendadas para las personas que no son del área médica son las de tela, sin embargo, y tal como enfatizó la OMS, deben cumplir ciertas condiciones.

La experta del Departamento de Emergencias Sanitarias de la OMS, April Beller, explicó que hay nuevas evidencias científicas (a partir de investigaciones de las universidades de Stanford y Colorado) sobre las máscaras de tela, los diversos materiales de los que puede estar hechas y el nivel de protección que confieren.

"Our guidance also explains how to use a mask safely.

People can potentially infect themselves if they use contaminated hands to adjust a mask, or to repeatedly take it off and put it on, without cleaning hands in between"-@DrTedros #COVID19 pic.twitter.com/YO5eUQWdWv

— World Health Organization (WHO) (@WHO) June 5, 2020

“La distancia es la mejor prevención que existe. Si no es posible, ¿por qué la tela? Porque las mascarillas quirúrgicas deben ser guardadas para el personal sanitario”, dijo Beller.

Los materiales a considerar en la fabricación de una mascarilla eficaz son el polipropileno, el algodón y el poliéster, y la celulosa y la seda como últimas alternativas.

Beller explicó que lo ideal es combinar las telas y que la mascarilla tenga tres capas, utilizando el material más absorbente, como algodón, más cerca de la boca, para mantener la saliva ahí y que no salga.

Por fuera debería ir el material más repele el agua, como el poliéster, mientras que como filtro (al medio) se podría utilizar el polipropileno, que es el material que se utiliza en las mascarillas quirúrgicas.

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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