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¿Le confiarías tu salud a una enfermera virtual?

¿Para qué ir a la oficina del doctor para un chequeo de rutina, si puedes tener servicios médicos en casa? Pero no hablamos necesariamente de una visita física, sino de una visita virtual a través de tu teléfono o tableta.

Esa es la pregunta que Sensely plantea, y aunque no está llevando a un doctor a tu dispositivo móvil, quiere brindar la ayuda de la siguiente mejor opción: una enfermera. Este startup basado en San Francisco, que recibió más de 8 millones de dólares de inversionistas, quiere ofrecerte el acceso no sólo a una enfermera virtual sino también a otros servicios, como telemedicina, supervisión de los signos vitales y videos de educación al paciente.

¿Qué es Telemedicina?

Adam Odessky, cofundador de la aplicación y ahora su CEO, dijo a TechCrunch que la plataforma es “una mezcla entre WhatsApp y Siri que captura todas las señales importantes sobre la salud de una persona”.  Por ejemplo, al igual que Siri la aplicación Sensely te permite simplemente hablar, y ya no hay necesidad de escribir lo que necesitas. Esta función podría ser particularmente útil para los pacientes de más edad, que tal vez no tienen la paciencia o destreza para lidiar con pequeñas pantallas de teléfonos o tabletas cuando necesitan introducir su información vital, o para personas con problemas en las manos.

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Los usuarios pueden comunicarse con sus enfermeras con tanta frecuencia como deseen, ya sea todos los días o un par de veces a la semana, mediante chequeos de cinco minutos. Estos datos se agregan a un registro que se puede compartir con un proveedor de atención médica autorizado. Sensely puede complementar estos informes cualitativos con los datos de los dispositivos médicos, ya sean wearables, portátiles, dispositivos para ejercicios, o aparatos proporcionados por un médico.

Con el fin de ofrecer soluciones de salud personalizadas, esta app responde de manera diferente a variadas enfermedades. Por ejemplo, si tienes diabetes, Sensely te ayudará a “mantener niveles óptimos de glucosa y reducir tu riesgo de complicaciones relacionadas con la diabetes” mediante el monitoreo de tus niveles diarios de glucosa, peso, salud ocular y salud podiátrica. Sin embargo, si es lo que tienes es algo como insuficiencia cardíaca congestiva, Sensely se mantendrá más cerca del monitoreo de la presión arterial y la dieta.

Según explican sus creadores, La aplicación está buscando continuamente soluciones únicas para los pacientes de todos los grupos de edad y TechCrunch informa que está “estratificando en más protocolos y contenido, generalmente desde hospitales y clínicas asociadas, para expandirse y poder cubrir diferentes problemas de salud y tipos de personas”.

Aunque Sensely puede ayudarte a tomar control de tu salud día tras día de manera virtual, su objetivo no es reemplazar a los profesionales de la salud de carne y hueso. Según Odessky, con el manejo efectivo de recopilación y análisis de datos, “esta es una tecnología para ayudar a los profesionales médicos a hacer su trabajo más eficazmente, y no uno que amenace la manera en la que se ganan la vida”.

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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