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¿Por qué ómicron es tan distinta a las otras variantes?

El mundo está en alerta debido al avance de la variante ómicron del SARS-CoV-2 y el explosivo aumento en el número de contagios a raíz de esta situación.

Por ahora, se sabe que esta variante se propaga de manera más rápida, pero sería menos grave si se compara con las otras mutaciones del virus.

Por lo menos así lo indica un estudio publicado por el gobierno de Reino Unido, que señala que es mucho menos probable que las personas ingresen al hospital con la variante ómicron.

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

Por su parte, la Agencia de Seguridad Sanitaria de dicho territorio estima que las personas contagiadas de ómicron tienen entre 31 y 45 por ciento menos de probabilidades de asistir a una sala de emergencia si se compara con los pacientes que tienen delta, y entre 50 y 70 por ciento menos probabilidad de tener que acudir a un hospital.

Una enfermedad “rara” y nueva

Aún es poco lo que los científicos saben acerca de esta variante. Ellos coinciden en que se trata de una nueva enfermedad que podría significar un nuevo rumbo para la pandemia de coronavirus.

En conversación con BBC Radio, John Bell, profesor de Medicina de la Universidad de Oxford, aseguró que ómicron es una enfermedad totalmente distinta a la que se conoció durante el primer año de la pandemia.

“Los pacientes no necesitan oxígeno de alto flujo, la duración promedio de la estadía es aparentemente de tres días. Esta no es la misma enfermedad que veíamos hace un año”, explicó el experto.

Otro elemento importante que han dejado al descubierto los primeros estudios demuestra que la inmunidad a infecciones posteriores con la variante ómicron aumentó 14 veces.

La imagen muestra a un paciente siendo atendido por un enfermero.
Getty Images.

“Si tenemos suerte, ómicron será menos patógena, y esta inmunidad ayudará a expulsar a delta”, señaló Alex Sigal, del Instituto de Investigaciones Sanitarias de África.

Cabe recordar que Sudáfrica fue el primer país en detectar la nueva variante del virus. Precisamente, este lugar se ha transformado en una suerte de laboratorio natural donde se estudia el comportamiento de la población frente a ómicron.

De acuerdo con las primeras investigaciones, los sudafricanos que se contagian tienen 80 por ciento menos de probabilidades de requerir hospitalización si contraen la variante ómicron, según el Instituto Nacional de Enfermedades Transmisibles.

Este panorama ha llevado a algunas autoridades a retrasar la aplicación de medidas de restricción más estrictas, ya que en muchas ciudades el número de pacientes internados en los hospitales aún es considerado menor y está lejos (por ahora) de acercarse a las cifras de hace un año cuando los recintos estaban colapsados por la gran cantidad de ingresos.

Felipe Sasso
Ex escritor de Digital Trends en Español
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
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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