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¿Qué es la viruela del mono y por qué causa alarma?

En Europa están alarmados porque una extraña infección que se creía controlada a vuelto a generar brotes en la población: se trata de la llamada viruela del mono.

Una enfermedad endémica de África que hasta ahora, la viruela del mono solo se había detectado en cuatro países fuera de África: el Reino Unido, Estados Unidos, Israel y Singapur, todos los cuales tenían vínculos con Nigeria y Ghana. Pero ahora además se detectó en España y Portugal.

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Se ha contagiado por vía sexual y entre hombres principalmente, ya que se vincula a contactos muy estrechos entre humanos o contactos con animales como primates y ardillas.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El primer caso humano se registró en 1970 en la República Democrática del Congo y la infección se ha notificado en varios países de África central y occidental desde entonces.

El virus de la viruela del mono pertenece al género Orthopoxvirus de la familia Poxviridae. El género Orthopoxvirus también incluye el virus de la variola (que causa la viruela), el virus vaccinia (utilizado en la vacuna contra la viruela) y el virus de la viruela bovina.

La viruela del mono comienza con fiebre, dolor de cabeza, dolores musculares y agotamiento. La principal diferencia entre los síntomas de la viruela y la viruela del mono es que la viruela del mono hace que los ganglios linfáticos se hinchen (linfadenopatía) mientras que la viruela no. El período de incubación (tiempo desde la infección hasta los síntomas) para la viruela del mono suele ser de 7 a 14 días, pero puede variar de 5 a 21 días. Dentro de 1 a 3 días (a veces más) después de la aparición de fiebre, el paciente desarrolla una erupción, que a menudo comienza en la cara y luego se extiende a otras partes del cuerpo. Dura de dos a cuatro semanas.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El virus ingresa al cuerpo a través de la piel rota (incluso si no es visible), el tracto respiratorio o las membranas mucosas (ojos, nariz o boca). La transmisión de animal a humano puede ocurrir por mordedura o rasguño, preparación de carne de animales silvestres, contacto directo con fluidos corporales o material de la lesión, o contacto indirecto con material de la lesión, como a través de ropa de cama contaminada. Se cree que la transmisión de persona a persona ocurre principalmente a través de grandes gotitas respiratorias. Las gotitas respiratorias generalmente no pueden viajar más de unos pocos pies, por lo que se requiere un contacto cara a cara prolongado. Otros métodos de transmisión de persona a persona incluyen el contacto directo con fluidos corporales o material de lesiones, y el contacto indirecto con material de lesiones, como a través de ropa o ropa de cama contaminada.

Según la CDC de Estados Unidos “actualmente, no existe un tratamiento probado y seguro para la infección por el virus de la viruela del mono. Con el fin de controlar un brote de viruela del mono en los Estados Unidos, se pueden usar vacunas contra la viruela, antivirales y inmunoglobulina vaccinia (VIG)”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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