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Cómo realizar el seguimiento del período con el Apple Watch

Cycle Tracker, una aplicación que ayuda a las mujeres a llevar un registro de su ciclo menstrual, ya está disponible para realizar el seguimiento del período con el Apple Watch. Mientras que esta función ha sido parte de la aplicación iOS Health de Apple desde 2015, Cycle Tracker está disponible en WatchOS 6 y en iPhones con iOS 13 o posterior. Está diseñada no solo para el seguimiento del ciclo menstrual, también para planificación familiar, problemas de salud reproductiva y controlar las irregularidades y los molestos síntomas.

Para aquellas que piensan que usar una aplicación que rastree su período es algo extraño, piénsalo de esta manera: las aplicaciones pueden rastrear tu ritmo cardíaco, lo que comes, cuántas calorías quemaste acostado en el sofá leyendo tu teléfono y cuántos pasos te obligaste a caminar cada día. Por lo tanto, el seguimiento de tu período es sólo otra medida relacionada con la salud que puede ser útil. La información de seguimiento del ciclo está encriptada tanto en el dispositivo como en iCloud.

muñeca con el reloj inteligente de Apple y la aplicación Cycle Tracker para el seguimiento del período con el Apple Watch
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Cycle Tracker es genial para rastrear la fertilidad, permitiéndote registrar estadísticas como la temperatura corporal basal o los resultados de un test de ovulación. La aplicación utiliza esa información para crear una ventana de fertilidad, es decir, los pocos días de cada mes en los que tienes más probabilidades de quedarte embarazada. Cuanta más información proporciones a la aplicación, más precisas serán las predicciones. A medida que utilices Cycle Tracker de forma continua, obtendrás estadísticas y predicciones cada vez más precisas sobre tu ciclo, como la duración y el flujo promedio de tus períodos, lo que puede ayudarte a reconocer un problema de salud si los resultados comienzan a cambiar con el tiempo. Pero presta atención a la advertencia de Apple de no usar tus ventanas fértiles como una forma de control de la natalidad o para diagnosticar un problema de salud. Sin embargo, está muy bien para recopilar información y compartirla con los profesionales de la salud.

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Cuando configures Cycle Tracker, podrás ingresar datos sobre el historial de tu ciclo, como el día en que comenzó tu último período y su duración habitual. Puedes ingresar esta información manualmente o simplemente confirmar los datos que ya estaban presentes en la aplicación Health o en aplicaciones de terceros que tal vez ya estés usando, como Clue, Glow u otras.

La ventana de fertilidad será los seis días en los que tienes más probabilidades de ser fértil, según los datos que introduzcas o el resultado positivo de un test de ovulación. La ventana fértil se basa en un calendario tradicional y se calcula restando 13 días de la fecha de inicio estimada del siguiente ciclo. Si ingresas un resultado positivo del test de ovulación, la predicción de la ventana de fertilidad se ajusta para que el día cinco de la ventana de fertilidad coincida con el primer resultado positivo de la prueba de ovulación en un ciclo.

Usar Cycle Tracker en el reloj

Cuando introduzcas información en Cycle Tracker de tu reloj Apple, se sincronizará con el Cycle Tracker de tu iPhone dentro de la aplicación de salud. A continuación, te explicamos cómo introducir información esencial de seguimiento en la aplicación Watch.

Haz un seguimiento de tu ciclo: para realizar el seguimiento de tu ciclo desde tu reloj de Apple, abre la aplicación Cycle Tracker, pasa la mano por la fecha correcta y toca el óvalo para registrar tu período.

  • Presiona la corona digital de tu reloj de Apple para ver todas las aplicaciones disponibles.
  • Toca el icono de Cycle Tracker, el que tiene un patrón circular.
  • Toca el Día en el rastreador diario en la parte superior.
  • Toca Período en la sección Menstruación para registrar el flujo de la menstruación del día.
  • Pulsa Listo.

Lleva un registro de todos esos molestos síntomas que sufres cada mes dentro de la aplicación Cycle Tracker.

  • Pulsa Síntomas.
  • Selecciona todos los síntomas que sientas.
  • Pulsa Listo.

Revisa la fecha de tu próximo y último período: para comprobar las fechas de tu reloj de Apple, abre la aplicación de seguimiento del ciclo y luego desplázate hacia abajo hasta Predicción del período o Último período menstrual.

Revisa tu período o ventana fértil mediante los símbolos codificados por colores: un óvalo azul claro marca tu ventana fértil de seis días. Las rayas rojas en un círculo te muestran cuándo debería comenzar tu período. Los círculos rojos sólidos indican los días de la menstruación. Los puntos púrpuras señalan los días en los que has registrado la información.

Establece notificaciones para el seguimiento del período y la fertilidad: las predicciones se basan en los datos que ingresas y comienzan después de que introduces tu último período en la aplicación. Si registras un período antes de que comience la predicción, no obtendrás una notificación de predicción para ese ciclo.

Si no necesitas la aplicación

Seamos sinceros, algunas mujeres encuentran útil hacer un seguimiento de este tipo de información sobre salud reproductiva, especialmente si la fertilidad o los ciclos irregulares son un problema. Pero muchas no se molestan o no están interesadas en registrar más detalles que simplemente marcar el calendario en la nevera. Si es tu caso, hay una opción para quitar Cycle Tracker de tu reloj Apple. Para ello, mantén pulsado el icono de la aplicación hasta que todas las aplicaciones se muevan y toca la X en la esquina superior izquierda.

Marta Villalba
Marta Villalba, periodista madrileña, se inició en el periodismo tecnológico cuando todavía no existía Google y los…
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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