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Esta impresora en 3D combina todas tus pastillas en una sola

¿Te imaginas ir a la farmacia y pedir que impriman en 3D una píldora que te recetó el doctor? ¿Y si necesitas más de una, pedirles que combinen todos tus medicamentos en una sola pastilla impresa? Pronto eso podría ser posible gracias a Vitae Industries.

Vivimos cada vez más en una era de atención médica personalizada, donde los tratamientos se pueden adaptar a las necesidades individuales de cada persona. Sin embargo, pese a los avances de la ciencia, hace solo unos años nadie se hubiera imaginado que las impresoras 3D podrían jugar un papel importante en el campo médico, agregando otra pieza al complejo rompecabezas de la atención adaptada a las necesidades de cada individuo .

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Pero eso es precisamente lo que está ocurriendo. Una nueva impresora 3D tiene como objetivo dar a las farmacias la capacidad de producir rápida y fácilmente dosis personalizadas de medicamentos para los pacientes, en base a sus necesidades específicas. Eso significa que, en lugar de que los pacientes que necesitan muchos medicamentos tengan que recordar tomar diferentes cantidades y tipos de píldoras, podrían recibir todas las dosis requeridas en una forma muy simplificada.

La responsable de esta innovación es la AutoCompounder 3D, una impresora que tiene el tamaño de una tostadora de pan, que fue creada por una empresa startup de Rhode Island llamada Vitae Industries. La impresora promete imprimir píldoras y gomitas medicinales en un tercio del tiempo que le toma a un farmacéutico llenar una cápsula con la mano. AutoCompounder incluso podrá imprimir “poli-píldoras” complejas, que combinan múltiples medicamentos en una sola unidad.

“La plataforma AutoCompounder 3D ayuda a las farmacias a producir de manera más eficiente los medicamentos orales en dosis personalizadas”, dijo a Digital Trends la directora ejecutiva de Vitae Industries, Jeanine Sinanan-Singh.

“Lo que ocurre es que las dosis estándar comercialmente disponibles de muchos medicamentos recetados en el mercado, no son adecuadas para muchas personas”, nos explicó. “Permitir que las farmacias produzcan y entreguen fácilmente dosis adaptadas a las necesidades de cada individuo, puede ayudar a transformar la medicina, y mejorar la salud de poblaciones significativas mediante el tratamiento del individuo, y no el mítico  promedio estadístico”.

Según los informes, la impresora tarda solo 10 minutos en crear las píldoras personalizadas, y no necesita nada más que el farmacéutico a cargo pueda operarlo para ingresar el medicamento y la dosis requerida, y luego simplemente esperar a que se fabriquen las pastillas. La máquina también se limpiará automáticamente entre las impresiones, por lo que la compañía afirma que no hay riesgo de contaminación cruzada.

La impresora de $5,000 dólares todavía no ha sido presentada, y Vitae no compartió ninguna imagen de la 3D AutoCompounder con nosotros. Pero pese a esto, sin duda ha despertado el interés de los inversores, ya que hasta el momento han inyectado $2 millones de dólares en fondos de riesgo en la compañía para este proyecto. Según Sinanan-Singh, una versión limitada del programa piloto comenzará en el primer trimestre de 2018 con farmacias seleccionadas.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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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