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COVID-19: ¿es necesario comprar un oxímetro de pulso?

La propagación del COVID-19 ha provocado un fuerte aumento en la venta de oxímetros de pulso, los pequeños dispositivos electrónicos que miden cuánto oxígeno está

Los aparatos miden la saturación de oxígeno en los glóbulos rojos, con un rango normal que  generalmente oscila entre 95 y 100 por ciento al nivel del mar (más bajos a mayor altitud).

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Un número distinto –eventualmente- podría indicar un problema de salud, como una enfermedad pulmonar obstructiva crónica o neumonía.

La saturación de oxígeno también ha sido considerada como una evidencia indicativa para diagnosticar casos de COVID-19, ¿pero es necesario contar con estos dispositivos en casa?

¿Realmente lo necesita?

El neumólogo del Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio y director del Centro Estatal de Asma de Ohio, Jonathan Parsons, explica que en algunas ocasiones es necesario realizar un seguimiento, como en pacientes que tienen una enfermedad pulmonar crónica importante o que dependen del oxígeno.

“Pero esto es parte de su mayor plan de atención supervisado por un médico”, advirteen un blog en la Universidad de Ohio.

Según especialista, un oxímetro de pulso “puede ayudarlo a sentir cierto control sobre su salud, es un número que puede ver y comprender con bastante facilidad, (pero) no cuenta una historia completa”, enfatizó.

¿Qué dice de una enfermedad?

Oxímetros
Parsons considera que muchas personas no se sienten en buenas condiciones de salud, a pesar de tener excelentes niveles de oximetría de pulso. O la inversa. “En el hospital, no usamos un oxímetro de pulso como la única medida de salud, y usted tampoco debería hacerlo”, afirma.

A juicio del especialista, es mucho más relevante prestar atención a los síntomas, como sentirse gravemente enfermo o si presenta dificultades para respirar.

“Ciertos niveles de oximetría de pulso pueden ser motivo de preocupación. Si tiene un oxímetro de pulso y encuentra que sus números están por debajo de 90, probablemente debería ser visto por un médico”, precisa.

Para la Universidad de Berkeley si bien los modelos domésticos no son totalmente efectivos, para controlar una enfermedad. “Es mejor usar un oxímetro de pulso como herramienta de monitoreo cuando está enfermo, no como una medida de que las cosas están bien o mal con su salud”, indica el Departamento de Salud de la Universidad de Berkeley.

¿Podrá controlar la obsesión?

Parsons señala que a los pacientes les resulta demasiado fácil obsesionarse con los oxímetros. “Algunos mantienen registros de sus niveles y dibujan gráficos y cambios en los gráficos que realmente no son relevantes para su salud general. Si me dice que su nivel de oxígeno suele ser 97, pero ahora está en 93, ¿qué significa eso? En el vacío, nada”, detalla.

Si finalmente decide comprar uno…

Si finalmente decide comprar uno, la Universidad de Berkley entrega las siguientes recomendaciones:

  • Comprar uno que esté autorizado o aprobado por la FDA. Un estudio de 2016 reveló que seis oxímetros no aprobados tenían lecturas muy inexactas.
  • Los precios varían generalmente entre $25 dólares a $ 100 dólares, pero un modelo básico que mide los niveles de pulso y oxígeno funciona como un modelo de gama alta.
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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