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El síndrome de Guillain-Barré dejó sin caminar a la actriz Jenna Jameson

El sábado 8 de enero de 2022 se reveló que la exactriz porno Jenna Jameson fue diagnosticada con el síndrome de Guillain-Barré. Lior Bitton, su pareja, dio la noticia mediante un video en la cuenta de Instagram de la actriz.

Jameson había estado vomitando durante dos semanas antes de ir al hospital la semana pasada, solo para ser enviada a casa, explicó Bitton. “Y luego, en dos días, no se puso tan bien, sus piernas comenzaron a no sostenerla, no podía caminar”, agregó.

Posteriormente, Bitton llevó a la actriz de regreso al hospital, donde se realizaron más pruebas y al final se determinó que padecía el síndrome de Guillain-Barré.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

¿Qué es el síndrome de Guillain-Barré?

Según los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC), el síndrome de Guillain-Barré es un “raro trastorno autoinmune en el que el propio sistema inmunológico de una persona daña los nervios, causando debilidad muscular y, a veces, parálisis”.

Asimismo, el doctor David Langer, presidente de neurocirugía en el Hospital Lenox Hill, dijo a The New York Post: “Es básicamente una enfermedad neurológica que involucra los nervios periféricos del cuerpo”.

Estos nervios están cubiertos por una capa de mielina, la cual “es como un aislante para un cable eléctrico. Si no tienes aislamiento en los cables, la electricidad no pasa, así que el aislamiento básicamente permite que los nervios realicen una conducción rápidamente”, dijo Langer.

En casos así, “la mielina se degrada y los nervios no pueden transmitir con tanta facilidad”, mención el médico, y por esa razón, “comienza a disminuir la velocidad en las áreas musculares alimentadas por estos nervios”.

¿Qué es lo que causa el síndrome de Guillain-Barré?

El síndrome de Guillain-Barré puede desencadenarse por varias razones, que incluyen una infección viral o bacteriana. “Alrededor de dos tercios de las personas [con este síndrome] tuvieron diarrea o una enfermedad respiratoria varias semanas antes de desarrollar síntomas”, según los CDC.

Las personas también pueden desarrollar el síndrome después de tener otras infecciones, como gripe, citomegalovirus, el virus de Epstein Barr y el virus del Zika.

Por otro lado, Langer dijo que hay una serie de artículos médicos recientes que dicen que el COVID-19 ha causado algunos casos del síndrome, aunque en su propio hospital no ha visto un aumento de ello. “Todavía es algo muy raro, pero podría estar asociado con una infección por COVID-19”, comentó el médico.

Según los CDC, el síndrome afecta aproximadamente a 1 de cada 100,000 personas; se estima que hay entre 3,000 y 6,000 casos al año en Estados Unidos.

¿Cuáles son los síntomas del síndrome de Guillain-Barré?

Los síntomas pueden ser leves, como sentir punzadas. No obstante, en los casos más graves, las personas pueden perder la capacidad de caminar o respirar por sí mismas.

“Más de 50 por ciento de los pacientes con Guillain-Barré puede tener alguna dificultad para caminar. No es una complicación poco común”, dijo Langer. También mencionó que la enfermedad suele ser progresiva: comienza con entumecimiento y puede avanzar durante días o semanas.

Asimismo, los síntomas de este síndrome pueden durar desde semanas hasta varios años. La mayoría de las personas que lo padecen se recuperan por completo, pero algunos tienen daño permanente en los nervios.

Los pacientes con casos graves reciben infusiones de inmunoglobulina para iniciar la recuperación (que es una infusión de anticuerpos), pero el síndrome puede curarse por sí solo en unos seis meses. Por otro lado, algunas personas necesitan rehabilitación.

En una historia de Instagram, Bitton anunció que la actriz estaba recibiendo una dosis alta de terapia con inmunoglobulina. “Está haciendo fisioterapia para tratar de pararse sobre sus piernas, pero en este momento no puede. Están comenzando el tratamiento para ver cómo le va. Así que sigan orando”, dijo Bitton.

El lunes 10 de enero Jameson publicó un video donde confirmó su diagnóstico. Además, para agradecer a sus seguidores por sus buenos deseos, escribió lo siguiente: “NO recibí la vacuna, ni ninguna vacuna. Esto NO es una reacción a la vacuna. Gracias por su preocupación”. La actriz ha defendido una visión antivacunas en sus redes sociales.

Karina Tapia
Redes sociales (Facebook, Instagram, TikTok), videojuegos y las últimas tendencias del internet y la industria tecnológica…
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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