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Tu teléfono podría saber cuándo estás ebrio… y advertirte

El teléfono inteligente podría transformarse en un mecanismo efectivo, económico y menos expuesto para estimar el nivel de consumo de alcohol, sugieren investigadores de las universidades de Stanford y de Pittsburgh.

Un equipo de especialistas de medicina de emergencia está analizando los alcances que podría tener el acelerómetro de los teléfonos para predecir los niveles de intoxicación de las personas, dependiendo de la forma en que caminan.

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El acelerómetro es un sensor incorporado en los teléfonos inteligentes para detectar la orientación y permiten rotar de forma automática el contenido de la pantalla dependiendo de su posición. El sensor es usado por Google para crear una red de alerta de terremotos desde agosto de 2020.

Alta capacidad predictiva

Una investigación preliminar realizada a 17 personas, cuyos resultados fueron publicados en la revista Journal of Studies on Alcohol and Drugs, arrojó que este mecanismo fue capaz de predecir los niveles de intoxicación con un 92 por ciento de precisión.

El estudio se centró en los niveles de concentración de alcohol en la sangre (BAC) y la concentración de alcohol en el aliento (BRAC), las medidas estándares para determinar los niveles de intoxicación con alcohol de una persona, consigna Inverse.

Aunque otras investigaciones han identificado que la forma de caminar -balancearse o el caminar zigzagueante- predice el nivel de intoxicación, se han centrado en las unidades de bebidas consumidas. Sin embargo, la tolerancia varía según una serie de variables, como el tamaño corporal.

Los participantes del estudio consumieron alcohol para alcanzar un BRAC de 0.8 milígramos de alcohol por litro de sangre según el aire espirado, una nivel con el que, está prohibido  conducir un automóvil en la mayoría de los países de América Latina.

Posteriormente, con su teléfono inteligente sujeto en la parte inferior de la espalda, completaron pruebas de caminata (10 pasos hacia adelante y 10 pasos hacia atrás) cada hora, durante siete horas. De forma paralela, se midió sus niveles de BAC y BRAC.

Con los datos que entregaron los acelerómetros sobre la forma de caminar, los investigadores lograron predecir con precisión si un participante tenía un BRAC de 0.8 con un 92 por ciento de precisión, según detalló Brian Suffoletto, académico de la Universidad de Stanford.

Los investigadores encontraron que el balanceo hacia adelante y hacia atrás (movimiento lateral) era una señal clave de intoxicación.

Alertas masivas

Teléfono celular y una copa de vino
Unsplash

El próximo paso es desarrollar el estudio en la vida real, para determinar si aspectos como tener el teléfono en los bolsillos o en la mano, afecta la precisión de los resultados.

Aunque los investigadores no pretenden reemplazar a los alcoholímetros de la policía, estiman que si el sistema es efectivo, podría ser usado para enviar mensajes preventivos a las personas, entre otras acciones.

“He pasado los últimos 10 años diseñando y probando estrategias basadas en la comunicación para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones relacionadas con el consumo de alcohol”, afirma Suffoletto.

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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