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COVID-19: los países con mayor riesgo de contagio para visitar

Viajar en tiempos de pandemia es complicado en comparación a cómo lo hacíamos antes, así que, si quieres irte de vacaciones a otro país, lo mejor es que revises cuáles son los más riesgosos con relación al COVID-19, en caso de que quieras asegurar una buena estancia.

Para ayudar en ello, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, por sus siglas en inglés) tienen clasificados los países de todo mundo según el riesgo por COVID-19. Estos están distribuidos en cuatro niveles, que van del 1, el de menos riesgo, al 4.

Una mujer en el aeropuerto sosteniendo un celular y un pasaporte.
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

De hecho, como la variante ómicron es altamente contagiosa y se ha propagado más el virus en estos últimos meses, a mediados de enero los CDC sumaron 22 países en la categoría de mayor riesgo para viajar a causa del COVID-19.

Estos niveles forman parte de los Avisos de salud para viajeros (THN, por sus siglas en inglés), que sirven para alertar acerca de las amenazas sanitarias a nivel mundial y aconsejarles cómo protegerse.

Los CDC categorizan los destinos internacionales según los siguientes niveles:

  • Nivel 4: nivel muy alto de COVID-19. Se recomienda evitar los viajes a este destino.
  • Nivel 3: nivel alto de COVID-19. Procura tener la vacunación completa antes de viajar. Los viajeros que no están vacunados deberían evitar los viajes que no sean estrictamente necesarios a este destino.
  • Nivel 2: nivel moderado de COVID-19. Procura tener la vacunación completa antes de viajar. Los viajeros que no están vacunados y que corren mayor riesgo de enfermarse gravemente a causa del COVID-19 deberían evitar los viajes que no sean estrictamente necesarios a este destino. Si debes viajar y tienes dudas, debes consultar con un médico.
  • Nivel 1: nivel bajo de COVID-19. Procura tener la vacunación completa antes de viajar a este destino.

¿Cuáles son los países que los CDC considera más riesgosos para visitar por COVID-19?

  • Albania
  • Andorra
  • Anguila
  • Antigua y Barbuda
  • Argentina
  • Aruba
  • Australia
  • Austria
  • Bahamas, Las
  • Baréin
  • Barbados
  • Bélgica
  • Belice
  • Las Bermudas
  • Bolivia
  • Bonaire
  • Bosnia-Herzegovina
  • Botsuana
  • Brasil
  • Islas Vírgenes Británicas
  • Bulgaria
  • Burkina Faso
  • Birmania (Myanmar)
  • Canadá
  • Cabo Verde
  • Islas Caimán
  • República Centroafricana
  • Chad
  • Chile
  • Colombia
  • Costa Rica
  • Croacia
  • Curazao
  • Chipre
  • República Checa
  • Dinamarca
  • Dominica
  • República Dominicana
  • Ecuador
  • Egipto
  • Estonia
  • Esuatini
  • Islas Feroe
  • Fiyi
  • Finlandia
  • Francia
  • Guayana Francesa
  • Georgia
  • Alemania
  • Gibraltar
  • Grecia
  • Groenlandia
  • Granada
  • Guadalupe
  • Guernsey
  • Guyana
  • Haití
  • Hungría
  • Islandia
  • Irak
  • Irlanda
  • Isla de Man
  • Israel
  • Italia
  • Jamaica
  • Jersey (parte del Reino Unido)
  • Jordania
  • Kosovo
  • Kuwait
  • Letonia
  • Líbano
  • Liechtenstein
  • Lituania
  • Luxemburgo
  • Maldivas
  • Malta
  • Isla de Martinica
  • Mauricio
  • México
  • Moldavia
  • Mónaco
  • Mongolia
  • Montenegro
  • Namibia
  • Países Bajos, Los
  • Níger
  • Macedonia del Norte
  • Noruega
  • Panamá
  • Papúa Nueva Guinea
  • Paraguay
  • Perú
  • Filipinas
  • Polonia
  • Portugal
  • Catar
  • Reunión
  • Rumania
  • Rusia
  • San Bartolomé
  • San Cristóbal y Nieves
  • Santa Lucía
  • San Martín
  • San Vicente y las Granadinas
  • San Marino
  • Santo Tomé y Príncipe
  • Arabia Saudita
  • Serbia
  • Seychelles
  • Singapur
  • Sint Maarten
  • Eslovaquia
  • Eslovenia
  • Somalia
  • Sudáfrica
  • Sudán del Sur
  • España
  • Surinam
  • Suecia
  • Suiza
  • Trinidad y Tobago
  • Túnez
  • Turquía
  • Islas Turcas y Caicos (Reino Unido)
  • Ucrania
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Reino Unido
  • Uruguay

¿Cómo determinan los CDC el riesgo de cada país?

Según el sitio web de la organización, para tomar determinaciones sobre los niveles de los países para los viajeros, “utilizan los datos sobre el COVID-19 notificados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) y otras fuentes oficiales”.

Si una región no proporciona datos, el nivel del aviso de riesgo aparece como “desconocido” y se aconseja a los viajeros que sigan las recomendaciones de salud del nivel 4.

Principales criterios para destinos con poblaciones de más de 100,000 habitantes:

  • Tasa de incidencia (cantidad acumulada de casos nuevos en los últimos 28 días por cada 100,000 habitantes). En el nivel 4 son más de 500 casos nuevos; en el nivel 3, de 100 a 500; en el nivel 2, entre 50 y 99, y en el nivel 1 son menos de 50.
  • Trayectoria de los casos nuevos (¿la cantidad diaria de casos nuevos aumentó, disminuyó o se mantuvo estable en los últimos 28 días?).

Principales criterios para destinos con poblaciones de 100,000 habitantes o menos:

  • Cantidad de casos de COVID-19 (casos nuevos acumulados en los últimos 28 días). Los CDC no cuentan los casos importados identificados (es decir, casos de viajeros que estuvieron expuestos en otro país) en el total de un destino. En el nivel 4 son más de 500 casos nuevos; en el nivel 3, de 100 a 500; en el nivel 2, entre 50 y 99, y en el nivel 1 son menos de 50.
  • Trayectoria de los casos nuevos (¿la cantidad diaria de casos nuevos aumentó, disminuyó o se mantuvo estable en los últimos 28 días?).

En el sitio web de los CDC existe un mapa mundial interactivo que muestra las recomendaciones de viaje en el marco del COVID-19 para cada destino. Además, allí puedes ingresar el país que quieras en un buscador para saber en qué nivel se encuentra y conocer las recomendaciones.

Karina Tapia
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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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