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Cómo configurar el sistema de detección contra caídas del Apple Watch

Apple se ha comprometido con la salud y bienestar con sus relojes haciendo productos de increíble calidad y, de paso, imponiendo un estándar. El sistema de detección contra caídas del Apple Watch es una función lanzada con el Series 4 y que sigue vigente en la Series 6, incluyendo algunas características más y con la promesa de otras en los modelos siguientes. Al activarla, permitirás que el Apple Watch detecte una caída fuerte, te notifique con una vibración en la muñeca y active una alarma, si aquello es necesario.

Si el reloj registra movimiento tras una caída, esperará a que respondas en lugar de contactar automáticamente a los servicios de emergencia. Un minuto después de haber caído, si el dispositivo no detecta movimiento, llamará una ambulancia automáticamente. Lo que hace es llamar a tu servicio de ambulancias local y reproducir un mensaje de audio informándoles acerca de la caída, además de tu ubicación, con latitud y longitud.

Pantalla de Apple Watch para configurar el sistema de detección contra caídas
Apple

Al terminar la llamada, el teléfono puede enviar un mensaje a los contactos de emergencia que hayas designado con tu Ficha médica, incluyendo la información de ubicación, para informar a amigos o familiares acerca de tu caída y de la respectiva llamada pidiendo ayuda. En países y regiones con múltiples teléfonos de servicios de emergencia, el Apple Watch llamará a una ambulancia.

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Ya que esta función es particularmente útil para los adultos mayores que podrían estar solos durante periodos largos, cualquiera que registre una edad de 65 años o más en la aplicación Salud tendrá la función de detección contra caídas activada. Quien tenga menos de 65 años tendrá que activarle manualmente, aunque no sería mala idea activarla tanto para niños como para adultos de cualquier edad.

Para activar la detección de caídas

  • Abre la aplicación del Apple Watch en tu iPhone y toca la pestaña de Mi reloj.
  • Toca SOS de emergencia.
  • Desplázate hasta abajo y activa Detección de caídas.

Crea tu Ficha médica en tu iPhone

Asegúrate de que tus contactos de emergencia reciban una notificación acerca de tu caída, registrándolos en la aplicación Salud. Así es como se hace.

  • Abre la aplicación Salud en el iPhone, toca Resumen hasta abajo y encuentra Crear ficha médica.
  • Toca Iniciar.
  • Ingresa tu fecha de nacimiento y tu información de salud.
  • Desplázate hasta encontrar el botón de Agregar contacto de emergencia y tócalo.
  • Eso te llevará a tus contactos, donde puedes simplemente elegir el contacto que quieres registrar y especificar su relación contigo. Para cambiar tu contacto o quitar el que estableciste, toca el ícono de menos (-) junto al contacto. Apple Watch toma tu contacto de emergencia de tu Ficha médica.
  • Para que tu Ficha médica esté disponible desde la pantalla de bloqueo, activa Mostrar cuando esté bloqueado, en la parte superior de tu ventana. En caso de emergencia, esto proporcionará tu información al personal médico para que puedan conocer la información básica de cualquier condición preexistente que pudieras tener.
  • Toca OK.

En tu reloj

Si activas la detección de caídas en tu teléfono, también debes activarla en tu Apple Watch para que funcione adecuadamente.

  • Abre Configuración en tu Apple Watch.
  • Toca General.
  • Activa Detección de caídas.

Para llamar a los servicios de emergencia, arrastra el control deslizante de SOS de emergencia dentro de la alerta. Si llamas a los servicios de emergencia, simplemente finaliza la llamada al terminar, o si decides que no es emergencia, toca el botón de Terminar llamada y luego en la pantalla de terminar llamada.

El iPhone registra automáticamente las caídas en la aplicación Salud. Para consultar tu historial de caídas, abre esta aplicación en tu iPhone, toca la pestaña de Datos de salud y luego toca en Resultados.

Aron Covaliu
Former Digital Trends Contributor
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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Si aún no puedes volver a tu gimnasio, se te ha terminado esa costosa membresía o estás buscando hacer un buen ejercicio en casa o en la oficina, aprovecha una serie de excelentes aplicaciones accesibles que te apoyarán a ejercitarte desde tu celular. Hay muchas apps de pago listas para hacerte sudar, y algunas de ellas pueden valer la pena en las circunstancias adecuadas. Pero no siempre apetece pagar. Ya sea que busques mantenerte en movimiento o gastar algo de tiempo, aquí hay una lista de las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android, que te ayudarán a sudar donde quiera que estés.

(Estas son las mejores aplicaciones de fitness gratuitas, sin duda, pero si deseas explorar otras opciones, incluidas las aplicaciones de pago, tenemos listas de las mejores aplicaciones de fitness para Android y las mejores aplicaciones de fitness para iOS también).
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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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