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COVID-19: las interrogantes a un año del “paciente cero”

Un año ha pasado desde que se registrara el primer caso de una persona contagiada con COVID-19, la enfermedad provocada por el virus SARS-CoV-2.

Con más de 1.3 millones de fallecidos y 54 millones de contagiados a noviembre de 2020 y con más de una decena de vacunas en marcha, estas son algunas de las interrogantes por resolver sobre la pandemia.

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¿Quién fue el primer caso?

Personas detrás de rejas usando mascarillas
Pixabay

Lograr identificar al paciente cero podría permitir comprender de mejor forma cómo se propagó el virus y si, efectivamente, se propagó a través de murciélagos, como se sostienen

De momento, se estima que un hombre de 55 años de la provincia china de Hubei ha sido sindicado como la primera persona en contraer el COVID-19 el 17 de noviembre de 2019.

Junto a él, se habrían detectado otros nueve casos, cuatro hombres y cinco mujeres, con edades entre 39 y 79 años

Los casos se registraron casi un mes antes de los primeros reportados en la provincia china de Wuhan, en diciembre de 2019.

En ese momento, las autoridades sospechaban que el virus provenía de algo vendido en un mercado de la ciudad Wuhan.

¿El virus llegó antes a Europa?

Aunque los primeros casos fueron detectados en China, un informe del Instituto Nacional de Cáncer de Milán, Italia, advirtió que era  probable que el virus ya estuviera circulando en septiembre de 2019.

Según el estudio, el 11.6 por ciento de voluntarios sanos inscritos en un ensayo de detección de cáncer de pulmón entre septiembre de 2019 y marzo de 2020 habían desarrollado anticuerpos contra el coronavirus mucho antes de febrero de 2020, cuando se produjo el primer caso en este país.

¿Cómo se originó el virus?

Murciélago
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Sin un paciente cero definido, todavía no está claro cómo llegó el SARS-CoV-2 a los humanos.

Los científicos sospechan que se originó en un murciélago y de alguna manera saltó a otro animal, posiblemente el pangolín, que luego se lo transmitió a los humanos.

¿Cuándo estará disponible la vacuna?

Los laboratorios estadounidenses Moderna y Pfizer, junto al gobierno ruso, han sido los primeros en notificar sus resultados en humanos.

Todos aseguran que ofrecen una eficacia superior al 90 por ciento, pero todavía falta un extenso camino por recorrer para que sea masiva.

Pfizer asegura que las primeras dosis podrían estar disponibles en noviembre de 2020, pero éstas serán de emergencia y dirigidas a población en riesgo.

Según Moderna, una producción masiva podría extenderse hasta la primavera boreal de 2021, es decir, en el transcurso del segundo trimestre.

Por lo mismo, la OMS ha alertado que todavía es prematuro para relajar los controles.

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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