Skip to main content
  1. Casa
  2. Salud
  3. News

Supercomputadora de IBM se une a la lucha contra la pandemia

Con una tasa de contagio poca veces vista, el COVID-19 trae literalmente de cabeza al mundo. Al cierre de esta edición, alrededor de 250 mil personas se habían contagiado y 10,000 de ellas no lograron sobrevivir. Los gobiernos de varios países han declarado estado de emergencia y en otros se impuso toque de queda. Pero la tecnología ha salido a dar la cara, en específico con Summit, la supercomputadora más rápida del mundo.

Researchers enlist Summit supercomputer to combat coronavirus

De acuerdo con un comunicado del Laboratorio Nacional Oak Ridge, los investigadores Jeremy C. Smith y Micholas Smith realizaron estudios individuales sobre los virus del SARS y del SARS-CoV-2, el primero causante de la crisis de 2003 y el ultimo del COVID-19.

Recommended Videos

“Los investigadores realizaron simulaciones con Summit de más de 8,000 compuestos para detectar aquellos que tienen más probabilidades de unirse a la ‘espiga’ principal de la proteína del coronavirus, lo que hace que no pueda infectar las células huésped”, se informó. En total, fueron 77 los compuestos de interés que podrían tener valor en posteriores estudios experimentales.

Para que tengas una idea cercana, si es que tu imaginación te lo permite, te mostramos algunos datos sobre Summit:

  • Cálculos por segundo: 200 cuatrillones (200 seguido de 24 ceros)
  • Capacidad de almacenamiento: 250 petabytes
  • Procesadores Nvidia Tesla: 9,216
  • 25 gigabytes por segundo entre nodos
  • 27,648 procesadores gráficos Nvidia Tesla

“La idea nació de un interés en el punto de entrada del coronavirus en una célula huésped. Cuando los investigadores chinos secuenciaron el virus, descubrieron que infecta el cuerpo por uno de los mismos mecanismos que el virus del Síndrome Respiratorio Agudo Severo, o SARS, que se propagó a 26 países durante la epidemia de SARS en 2003. La similitud entre las dos estructuras de virus facilitó el estudio del nuevo virus”, agregó el Laboratorio Nacional Oak Ridge.

Muestra del compuesto del SAR-2
El compuesto, que se muestra en gris, se calculó para unirse a la proteína del pico SARS-CoV2, que se muestra en cian, para evitar que se acople al receptor de la enzima convertidora de angiotensina humana 2, o ACE2, que se muestra en púrpura. Micholas Smith/Laboratorio Nacional Oak Ridge, Depto. de Energía de EE. UU.

Esto es solo la primera parte de la investigación, lo que sigue es refinar los compuestos y seguir los protocolos de investigación en animales y, posteriormente, en humanos para detectar posibles riesgos de daños causados por efectos secundarios.

“Se necesitaba Summit para obtener rápidamente los resultados de simulación que necesitábamos. Nos tomó uno o dos días, mientras que habría llevado meses en una computadora normal”, comentó Jeremy Smith.

“Nuestros resultados no significan que hayamos encontrado una cura o tratamiento para el coronavirus de Wuhan. Sin embargo, tenemos muchas esperanzas de que nuestros hallazgos computacionales informarán los estudios futuros y proporcionarán un marco que los experimentadores usarán para investigar más a fondo estos compuestos. Solo entonces sabremos si alguno de ellos exhibe las características necesarias para mitigar este virus”, complementó.

Jose Luis Plascencia
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.

Leer más
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.

Leer más
Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
aplicaciones de entrenamiento gratuitas para ios y android mejores apps ejercecios ggratis

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).
Nike Training Club

Leer más