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Wu Lien-teh, el médico malayo que inventó las mascarillas

Las mascarillas se han transformado en uno de los mayores aliados para evitar la propagación del COVID-19. Aunque hoy día son parte del paisaje cotidiano, el inventor de este dispositivo sanitario, el médico malayo Wu Lien-teh , hace un siglo enfrentó una fuerte resistencia en su lucha contra la “peste de China”.

Hijo de emigrantes chinos, Wu Lien-teh nació el 10 de marzo de 1879 en la provincia malaya de Penang. Tras cursar la primaria en la entonces colonia británica, a los 17 años recibió la beca Queen’s Scholarship, gracias a la cual pudo ingresar a la Universidad de Cambridge.

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Tras completar sus estudios en medicina, Lien-teh se transformó en la primera persona de origen chino en obtener un doctorado en Cambridge. Más tarde realizó estudios sobre la malaria y de bacteriología.

La peste de China

Médicos chinos usando mascarillas
Las primeras mascarillas quirúrgicas usadas por médicos chinos. Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Más allá de sus méritos académicos, la gran contribución a la medicina moderna de Wu Lien-teh comenzó a gestarse en 1910. Una epidemia desconocida provocaba centenares de muertes diarias en el noreste de China: en cuatro meses se extendió por cinco provincias y mató a más de 60,000 personas.

El gobierno asiático recurrió al prestigiado médico, que desde 1907 ejercía como subdirector del Colegio Médico del Ejército Imperial en Tientsin, para que investigara la enfermedad y ayudara a erradicarla.

Después de tres días, identificó que se trataba de la peste neumónica, una enfermedad altamente contagiosa y que se propagaba por las vías respiratorias. Sus hallazgos iban en contra de las creencias de Occidente sobre la peste: que solo era transmitida por ratas o picaduras de pulgas.

Tal como lo han hecho la mayoría de los países para controlar el COVID-19, Wu Lien-teh sugirió imponer cuarentenas, restricciones en los desplazamientos, hospitales especiales para pacientes infectados y medidas para buscar de manera activa nuevos casos.

Invento innovador

Doodle de las mascarillas
Google le dedicó un doodle este 10 de marzo de 2021. Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Sin embargo, su idea más revolucionaria fue la fabricación de una mascarilla quirúrgica especial, compuesta por algodón, gasa y varias capas de tela, con el objetivo de filtrar las partículas potencialmente contagiosas.

Uno de los primeros obstáculos que enfrentó fue que la población, acostumbrada a la medicina tradicional, aceptara un cambio basado en un hallazgo científico.

Sin embargo, la muerte de su colega francés Gérald Mesny, pocos días después de haber visitado un hospital sin protección, hizo que la demanda por mascarillas explotara. “Todo el mundo la llevaba en la calle, de diferentes formas”, escribió el médico en su autobiografía.

Wu intentó desarrollar un sistema de arnés que sujetara la mascarilla y permitiera trasladar los cuerpos, en lo que ha sido descrito como una acción “sin precedentes” para proteger a los trabajadores más expuestos y a la población en general.

En 1935 se transformó en el primer malayo en ser nominado al Premio Nobel de Medicina, gracias al trabajo pionero que realizó en Manchuria.

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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