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¿Los tatuajes afectan la sudoración? Esto dice la ciencia

Aunque en algunos países están prohibidos y siguen siendo objeto de críticas en algunos entornos laborales, los tatuajes son cada vez más tolerados por el grueso de la población.

Su creciente popularidad, sin embargo, no había sido acompañada por estudios que indagaran los efectos que tienen en la piel, especialmente en los niveles de sudoración.

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Un estudio publicado en el Journal of Applied Phsysiology, el primero en su tipo, sugiere que tatuarse podría dañar las glándulas sudoríparas y reducir la capacidad del cuerpo para perder calor.

Glándulas sudoríparas

Estudios previos habían encontrado que el sudor de las personas con tatuajes tenía una mayor concentración de sodio, lo que sugería una función reducida de los conductos sudoríparos ecrinos.

Dado que el proceso de aplicación de un tatuaje requiere de hasta 3,000 pinchazos en la piel por minuto, los investigadores sospechaban que podría provocar daños en las glándulas sudoríparas.

Estas glándulas, que están presentes en todo el cuerpo, producen un sudor principalmente a base de agua y tienen como propósito enfriar el cuerpo.

Sin embargo, cuando estas glándulas están dañadas, se afecta la respuesta de sudoración, aumentando el riesgo de un sobrecalentamiento corporal.

Prueba de calor

Una persona con tatuaje
Pixabay

Los investigadores estudiaron a voluntarios que tenían tatuajes de al menos 5.6 centímetros cuadrados en sus brazos. Todos usaron un traje de perfusión que hizo circular agua caliente a más de 48 grados Celsius durante al menos 30 minutos.

El equipo midió la temperatura corporal interna de los participantes, la tasa de sudoración y la temperatura de la piel en áreas tatuadas y no tatuadas.

También utilizaron técnicas láser para analizar el flujo sanguíneo en la piel, aunque estas medidas no fueron confiables, probablemente debido a las propiedades reflectantes o absorbentes de las tintas de los tatuajes.

Menor tasa de sudoración

El equipo de investigación detectó que las áreas tatuadas y no tatuadas comenzaron a sudar casi al mismo tiempo en respuesta al calor.

Este comportamiento sugiere que las señales nerviosas a las glándulas sudoríparas funcionan normalmente en la piel tatuada.

Sin embargo, las áreas tatuadas mostraron una reducción del sudor, lo que puede indicar un daño glandular durante la punción repetitiva de la piel producto de la aplicación del tatuaje.

“Estos datos indican que los efectos colaterales del proceso de tatuaje impactan negativamente en la función de las glándulas sudoríparas ecrinas y podrían considerarse una posible complicación a largo plazo o un efecto secundario de este procedimiento cosmético”, precisaron.

Según los investigadores, es menos probable que los tatuajes pequeños interfieran con la regulación general de la temperatura corporal.

Rodrigo Orellana
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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