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En 2022, vacuna contra COVID-19 para un cuarto de la población

Casi un cuarto de la población mundial no tendrá acceso a la vacuna contra el COVID-19 hasta 2022, concluye un estudio publicado en la revista científica The BMJ que advierte sobre los retos de producción y logística de la vacuna, así como de la que podría ser una distribución injusta entre países ricos y pobres.

Los investigadores Anthony D. So y Joshua Woo de la Universidad Johns Hopkins basan sus aseveraciones en datos sobre la compra de vacunas con corte al 15 de noviembre pasado, cuando se habían solicitado 7,480 millones de dosis equivalentes a 3,760 millones de tratamientos de 13 fabricantes.

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De esta compra, el 51 por ciento irá a parar a países ricos donde reside el 14 por ciento de la población mundial, mientras que el resto, 49 por ciento, será para países de renta baja en los que habita el 85 por ciento de la población global.

La proporción se vuelve más específica cuando se observan las compras por países. Mientras que Estados Unidos, que contabilizaba para esa fecha unos 11 millones de casos equivalentes al 20 por ciento de las infecciones globales, reservó 800 millones de dosis, Japón, Australia y Canadá pidieron 1,000 millones cuando la suma de sus casos no representa ni el 1 por ciento de los casos globales.

La situación se torna menos halagüeña si se considera que, en un escenario favorable, los 13 fabricantes que hoy cuentan con vacunas viables o aprobadas por autoridades sanitarias escalarían su producción a unas 5,960 millones de dosis para finales de 2021.

El precio es otro de los condicionantes para acceder a la vacuna. Según los investigadores, los precios oscilan entre los $6 y hasta los $74 dólares por tratamiento.

“Nuestro estudio ofrece un panorama de cómo los países de altos ingresos han asegurado el suministro de vacunas contra el COVID-19, aun cuando la situación para el resto del mundo es incierta”, señalan los investigadores.

La investigación agrega que un 40 por ciento de las cerca de 6,000 millones de dosis que podrían fabricarse para 2021 podrían terminar en países de renta media o baja. Sin embargo, indican que eso dependerá en buena medida de la cooperación entre Estados Unidos y Rusia.

La Organización Mundial de la Salud ha sido enfática en que, para la contención de la pandemia del COVID-19, será vital la cooperación internacional. En un esfuerzo por materializarla anunció el mecanismo COVAX, que coordina la investigación, producción y venta de candidatos de vacunas contra el COVID-19.

El mecanismo ya recibió el apoyo de 80 países. Públicamente se sabe que el mecanismo es apoyado por países como Canadá, Japón, México, Reino Unido y Suiza.

Pese al apoyo, Jason Schwartz, experto en Política Sanitaria de la Universidad de Yale, señala que el reparto equitativo de vacunas requiere un esfuerzo sin precedentes.

“El reparto satisfactorio y equitativo de vacunas exige una coordinación mundial sin precedentes y un compromiso sostenido de recursos financieros, logísticos y técnicos de los países de altos ingresos”, dijo en una editorial también publicada en The BMJ.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
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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