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¿Qué medicamentos se usan para tratar el COVID-19?

A más de un año del inicio de la pandemia del COVID-19, la ciencia médica comprende de mejor forma cuáles son los mecanismos de propagación del coronavirus SARS-CoV-2 y cuáles son los medicamentos más efectivos para tratar la enfermedad.

Con el objetivo de facilitar la difusión de información de fuentes oficiales, compartimos las recomendaciones de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) sobre medicamentos que, con base en evidencia científica, son útiles para tratar al COVID-19.

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En Digital Trends en Español recordamos a nuestros lectores que ninguno de estos tratamientos debe administrarse sin supervisión médica.

Medicamentos sugeridos para tratamiento en casa

De acuerdo con la evidencia médica recabada por la Organización Mundial de la Salud, el 80 por ciento de los pacientes que enferman con COVID-19 se recuperan sin tratamiento hospitalario. Sin embargo, debido a que las personas mayores o con afecciones médicas previas como hipertensión arterial, problemas cardiacos o pulmonares, diabetes o cáncer tienen más probabilidades de presentar cuadros graves. Debido a esto, los CDC señalan que los médicos de pacientes con probabilidades de enfermar con gravedad podrían recetar los siguientes medicamentos con autorización de emergencia.

Bamlanivimab

Es un medicamento en investigación que se utiliza para tratar los síntomas entre leves y moderados de la COVID-19 en adultos y adolescentes no hospitalizados (de 12 años o más que pesen al menos 88 libras –40 kg–), y que corran un alto riesgo de desarrollar síntomas graves por COVID-19 o de necesitar hospitalización.

El bamlanivimab se administra mediante infusión intravenosa. La infusión tardará entre 16 y 60 minutos o más. El profesional sanitario determinará la duración de la infusión.

Casirivimab más imdevimab

El casirivimab e imdevimab pertenecen a una clase de medicamentos llamados anticuerpos monoclonales. Estos bloquean la acción de cierta sustancia natural en el cuerpo para detener la propagación del virus. 

La presentación de la combinación de casirivimab e imdevimab es en solución que un médico o enfermero debe mezclar con líquido e inyectar lentamente en una vena durante 60 minutos. Se administra como una dosis única lo antes posible después de una prueba positiva de COVID-19 y dentro de los 10 días posteriores al inicio de los síntomas de la infección, como fiebre, tos o dificultad para respirar.

La imagen muestra a una paciente internada por COVID-19.
Shutterstock.

Adicionalmente, los médicos pueden sugerir tomar medicamentos como acetaminofeno o ibuprofeno, para bajar la fiebre. Asimismo, la recomendación para cuidados en casa incluye reposo y beber agua o recibir líquidos intravenosos para mantenerse hidratado.

Medicamentos sugeridos para tratamiento hospitalario

Los CDC son enfáticos en que cada caso de COVID-19 tiene particularidades que deben ser analizadas por un médico. Sin embargo, hasta ahora se ha encontrado que los siguientes medicamentos son útiles para el tratamiento hospitalario de pacientes con cuadros graves de COVID-19.

Para desacelerar la actividad del virus

Remdesivir: es un medicamento antiviral aprobado por la FDA para tratar el COVID-19. El remdesivir se administra a los pacientes por infusión intravenosa. Actúa deteniendo el virus que causa la propagación en el cuerpo.

La inyección de remdesivir puede causar reacciones graves durante y después de la infusión del medicamento. Un médico o un enfermero supervisará cuidadosamente mientras se administre el medicamento.

Para reducir la respuesta inmunitaria excesiva

De acuerdo con los CDC, en algunos casos de COVID-19 los pacientes generan una respuesta inmunitaria excesiva que puede dañar órganos y tejidos. Para ayudar a reducir esta respuesta inmunitaria excesiva, se recomiendan los siguientes medicamentos:

Dexametasona: es un medicamento esteroide, similar a una hormona natural que produce el organismo. Se recomienda para pacientes que necesitan oxígeno suplementario.

Asimismo, el pasado 26 de enero la Organización Mundial de la Salud emitió una recomendación a médicos para administrar anticoagulantes a pacientes con riesgo de complicaciones.

Fuentes:

Posibles tratamientos contra el COVID-19, CDC, diciembre 2020

Autorización de uso de emergencia bamlanivimab, FDA 2021

Inyección de remdesivir, enero 2021

OMS recomienda uso de anticoagulantes para pacientes de COVID-19, OMS, enero 2021

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
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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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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