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Científicos desarrollan sensores médicos alimentados por ácido estomacal

Los dispositivos médicos internos —como los marcapasos— requieren una alimentación eléctrica confiable, pero las baterías son voluminosas y la tecnología continúa avanzando hacia la nanoescala. Dado los riesgos de seguridad asociados a las baterías convencionales, es fácil ver por qué las fuentes alternativas de energía están en alza, motivo también por el que investigadores de todo el mundo están explorando soluciones innovadoras y, a veces, algo extrañas.

El mes pasado, unos investigadores de la Universidad de Berna, en Suiza, demostraron que unas células fotoeléctricas ubicadas debajo de la piel podían alimentar a un marcapasos típico. Y ahora, ingenieros del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y del Brigham and Women’s Hospital han aprovechado el poder del ácido del estómago para mantener activados unos pequeños sensores ingeribles.

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El dispositivo de ácido gástrico (accionado por el estómago) utiliza un principio similar al de la batería de limón, una fuente de poder improvisada hecha de dos electrodos pegados en un limón. “En nuestro sistema, el líquido gastrointestinal sirve como el electrolito con el cobre, y el zinc como el cátodo y el ánodo, respectivamente”, ha dicho a Digital Trends (Inglés) Giovanni Traverso, uno de los investigadores que dirige el proyecto. “Nuestro sistema usa la electrónica para aumentar la energía de la batería a un voltaje mucho más alto, con el que ya puede hacer un trabajo útil. Por ejemplo, hemos podido tomar la temperatura y transmitir la información de forma inalámbrica”.

Traverso colaboró ​​con Anantha P. Chandrakasan y Robert Langer, con quien ya había desarrollado previamente un dispositivo ingerible que podía tomar biometrías, como la temperatura corporal y la frecuencia cardíaca al pasar a través del cuerpo.

En un artículo publicado en la revista Nature Biomedical Engineering de esta semana, se explica cómo el equipo probó su dispositivo de ácido estomacal en cerdos, pudiendo después recibir datos inalámbricos a una distancia de aproximadamente seis pies cada doce segundos. Aunque la fuente de alimentación del dispositivo disminuyó significativamente a medida que pasaba del estómago al intestino delgado, todavía podía generar la suficiente energía como para transmitir datos, aunque lo hiciese ya con menor frecuencia.

“El sistema demuestra el potencial energético del tracto gastrointestinal, y podría ser aplicado a un amplio conjunto de aplicaciones en el diagnóstico de enfermedades y sus correspondientes tratamientos”, dijo Traverso. “Específicamente, tener un monitoreo continuo de la temperatura, a la vez que mostramos el potencial para el suministro de fármacos utilizando la energía recolectada”.

El prototipo actual mide en 40 milímetros de largo y 12 milímetros de diámetro. Los investigadores esperan aún miniaturizar un dispositivo de trabajo a un tercio de ese tamaño.

“Estamos interesados en estudiar la articulación de sistemas como estos con algunas de las otras tecnologías que estamos desarrollando, las cuales permiten una estancia gastrointestinal más segura y más prolongada”, dijo Traverso. Además, el equipo está desarrollando sensores que pueden medir la biometría y así detectar posibles enfermedades lo antes posible. “Junto con la entrega de fármacos, se prevé el desarrollo de todo un nuevo conjunto de sistemas electrónicos ingeribles a largo plazo”, añadió.

Daniel Matus
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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