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El primer ojo biónico está listo para ser probado en humanos

Un revolucionario dispositivo desarrollado por investigadores australianos,que permitirá restaurar la visión de personas que sufren ceguera cortical, está próximo a ser probado en humanos.

Así lo anunciaron los responsables del proyecto Cortical Frontiers de la Universidad de Monash, que llevan más de una década trabajando en un instrumento de visión cortical.

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Los investigadores desarrollaron implantes electrónicos inalámbricos en miniatura, que se colocan en la superficie del cerebro y que tienen la capacidad de restaurar la visión.

Realizados en ovejas, los estudios preliminares demostraron que la tecnología podría ayudar a pacientes con afecciones neurológicas que, de otro modo, no tendrían alternativas de tratamiento.

Ojo biónico en humanos
Universidad de Monash

La ceguera cortical es la pérdida de visión producto de una lesión en las áreas cerebrales relacionadas con la función visual, pero donde el ojo mantiene intacta sus capacidades.

Según los investigadores, muchas personas clínicamente ciegas tienen los nervios ópticos dañados, lo que impide que las señales se transmitan desde la retina al “centro de visión” del cerebro.

El sistema de visión biónica de Gennaris permite revertir este daño.

Al menos en el papel, el proyecto se asemeja a la iniciativa Neuralink de Elon Musk, que promete combatir enfermedades neurológicas a través un chip que se implanta en el cerebro.

Cómo funciona

Gennaris comprende un arnés personalizado con una cámara y un transmisor inalámbrico, una unidad de procesamiento de visión, un software, y un conjunto de placas de 9 por 9 mm que se implantan en el cerebro del paciente.

La escena capturada por la cámara de video en el casco se envía al procesador de visión, similar en tamaño a un teléfono inteligente, donde se extrae la información útil.

Los datos ​​se transmiten de forma inalámbrica a un circuito dentro de cada placa implantada. Esto convierte los datos en un patrón de pulsos eléctricos, que estimulan el cerebro a través de microelectrodos, tan delgados como un cabello.

El sistema crea un patrón visual a partir de combinaciones de hasta 172 puntos de luz (fosfenos), que proporciona información para que el individuo navegue en ambientes interiores y exteriores, además de reconocer la presencia de personas y objetos a su alrededor.

“Las prótesis para la visión cortical tienen como objetivo restaurar la percepción visual de quienes han perdido la visión mediante la aplicación de estimulación eléctrica a la corteza visual, la región del cerebro que recibe, integra y procesa la información visual”, afirmó Arthur Lowery, director del Monash Vision Group.

Los investigadores esperan una segunda etapa de financiamiento del proyecto, que será anunciada a fines de 2020, lo que les permitirá iniciar las pruebas en humanos y comercializar el proyecto, adelantó el profesor Marcello Rosa.

“Con una inversión adicional, podremos fabricar estos implantes corticales en Australia a la escala necesaria para progresar a los ensayos en humanos”, afirmó el investigador.

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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