julio 2020

A través de un algoritmo entrenado por machine learning, un estudio identificó que hay seis tipos de grupos de síntomas en pacientes de COVID-19, cada uno con diferentes niveles de complicación. Los datos presentados para la realización de este estudio fueron recolectados gracias a la app COVID Symptom Study que fue puesta a disposición de la población en Reino Unido y Estados Unidos de forma gratuita, en la cual los usuarios registraban sus síntomas. El estudio reveló que existen seis distintos “tipos” de COVID-19 que se distinguen entre sí por contar con un grupo específico de síntomas. Para determinar dicho resultado se analizaron mil 600 usuarios de Reino Unido y Estados Unidos con diagnóstico positivo de COVID-19, dichos usuarios utilizaron la aplicación entre marzo y abril para actualizar regularmente los síntomas que presentaron. Este algoritmo fue probado en una segunda agrupación de datos de mil usuarios en Reino Unido, Estados Unidos y Suecia, este último con datos de mayo. Cada uno de los seis grupos de síntomas representa distintos tipos de gravedad de la enfermedad o incluso algunos grupos no representan peligro alguno. Los seis grupos de síntomas se encuentran clasificados de la siguiente manera: “Similar a la gripe” sin fiebre: dolor de cabeza, pérdida del olfato, dolores musculares, tos, dolor de garganta, dolor en el pecho, sin fiebre. “Similar a la gripe” con fiebre: dolor de cabeza, pérdida de olfato, tos, dolor de garganta, ronquera, fiebre, pérdida de apetito. Gastrointestinal: dolor de cabeza, pérdida de olfato, pérdida de apetito, diarrea, dolor de garganta, dolor en el pecho, sin tos. Nivel uno severo, fatiga: dolor de cabeza, pérdida del olfato, tos, fiebre, ronquera, dolor en el pecho, fatiga. Nivel severo dos, confusión: dolor de cabeza, pérdida de olfato, pérdida de apetito, tos, fiebre, ronquera, dolor de garganta, dolor de pecho, fatiga, confusión, dolor muscular. Nivel severo tres, abdominal y respiratorio: dolor de cabeza, pérdida de olfato, pérdida de apetito, tos, fiebre, ronquera, dolor de garganta, dolor de pecho, fatiga, confusión, dolor muscular, falta de aliento, diarrea, dolor abdominal. Como se puede observar el dolor de cabeza y la pérdida del olfato son los síntomas que más frecuencia tienen en los distintos grupos, siendo estos dos de los principales síntomas de la enfermedad. Sin embargo, el estudio también encontró que síntomas que no están relacionados a COVID-19 como confusión, dolor de pecho y falta de aliento se encuentran entre los grupos de síntomas en los cuales la enfermedad resulta de mayor gravedad. “Si podemos predecir quiénes son estas personas en el quinto día, tenemos tiempo para brindarles apoyo e intervenciones tempranas, como controlar los niveles de oxígeno y azúcar en la sangre, y asegurarse de que estén hidratados adecuadamente: atención simple que se podría brindar en el hogar, prevenir las hospitalizaciones y salvando vidas”, explicó la Dra. Claire Steves del King’s College London. Este descubrimiento representa beneficios para el tratamiento clínico de esta enfermedad, ayudando a los profesionales de la salud a predecir cuáles pacientes se encuentran en un riesgo mayor y requieren de atención hospitalaria o como mencionó la Dra. Steves para prevenir hospitalizaciones y posteriores complicaciones. BIBLIOGRAFÍA KING’S COLLEGE LONDON https://www.kcl.ac.uk/news/six-distinct-types-of-covid-19-identified   REDACCIÓN MÉDICA https://www.redaccionmedica.com/secciones/sanidad-hoy/covid-sintomas-coronavirus-clasificacion-tipos-efectos-2058

En mayo del año pasado la OMS anunció la creación de un grupo multidisciplinario a nivel global el asesoramiento en temas de Salud Digital. Los primeros pasos para la creación de este grupo surgieron cuando en la 71a Asamblea Mundial de la Salud, se examinó en informe sobre la mHealth, o Salud Digital, que a través de las resoluciones WHA58.28 del 2005 sobre cibersalud y la resolución WHA66.24 del 2013 sobre la Normalización y compatibilidad en materia de cibersalud se planteó la creación de un grupo de asesores en materia de Salud Digital. La difusión para generar una cultura emergente sobre Salud Digital requiere de un colectivo de consultores que puedan direccionar el rumbo de la disciplina en pro de la calidad de vida de los ciudadanos. Es por eso que el Departamento de Salud Digital perteneciente a la OMS se tornó a la tarea de aprovechar al máximo los bienes que proporciona esta rama a través del Programa General del Trabajo (GPW13). Dicha estrategia promueve el desarrollo de la salud en todas las etapas y se sirve de tres prioridades estratégicas (cobertura, seguridad y prelación) para asegurar el servicio a millones de personas que se encuentran en los sectores más vulnerables. La conformación de este conglomerado fue expedida por un conjunto técnico de diversas áreas como lo son la Inteligencia Artificial (IA), biomedicina, robótica, ética, gobierno, economía, derecho, entre otras.  La OMS no pierde de mira que para implementar la tecnología de manera sostenible y equitativa es crucial que se produzca un cambio de valores entre los dirigentes, las comunidades y los creadores. Las decisiones sobre su uso deben ser adoptadas por los usuarios locales, y su aplicación requiere compromiso a largo plazo y protagonismo local. En junio de 2019 los 22 miembros del grupo fueron confirmados a través de la resolución WHA/71 A71 de la Asamblea de la OMS. El grupo se encuentra codirigido por Steve Davis y Malebona Matoso. Finalmente, tras cinco meses del anuncio, en octubre del año pasado, se realizó la primera reunión del grupo de expertos donde se abordaron temas sobre la gestión de datos, utilización ética y equitativa de las tecnologías, así como un modelo para aprovechar los recursos de manera rentable. Al finalizar dicha reunión se acordó un plan de acción durante los próximos dos años, que incluyen diversas actividades para este grupo. Durante dicha reunión, que tuvo lugar en Ginebra en la sede central de la OMS, del 24 al 29 de octubre del 2019, se abordaron principalmente los siguientes temas: Elaboración de un marco mundial para que la OMS valide y aplique soluciones y tecnologías de salud digital, y para que contribuya a ampliar su uso. Recomendaciones para usar las tecnologías digitales de forma ética y segura con objeto de reforzar los sistemas sanitarios nacionales mediante la mejora de la calidad y la cobertura de la prestación, aumentando el acceso a la información sanitaria. Asesoramiento sobre los modelos de promoción y asociación para intensificar el uso de las capacidades en materia de salud digital de los países con el fin de mejorar los resultados sanitarios. Asesoramiento sobre nuevas tecnologías en materia de salud digital de alcance e impacto mundiales que ayuden a que nadie quede desatendido BIBLIOGRAFÍA OMS https://www.who.int/news-room/detail/10-05-2019-who-is-establishing-technical-advisory-group-and-roster-of-experts-on-digital-health   https://www.who.int/health-topics/digital-health/dh-tag-membership   https://www.who.int/es/news-room/detail/25-10-2019-who-expert-panel-on-digital-health-meets-for-first-time

El avance de la Inteligencia Artificial (IA), ha traído en los últimos años nuevos beneficios para la investigación en salud y la detección temprana de enfermedades. La Sociedad Europea de Oncología Médica, (ESMO, por sus siglas en inglés), organizó el congreso Mundial sobre Cáncer Gastrointestinal, que se llevaría a cabo a inicios de julio. Sin embargo, por la situación sanitaria actual en el mundo fue postergado y ofrecerá jornadas virtuales entre el 16 de julio y 27 de agosto. No obstante, en este congreso será presentado el avance de un estudio que promete la detección temprana de cáncer de páncreas. El cáncer pancreático es una enfermedad que afecta a 12 de 100 mil personas, lo que significa que un método de vigilancia a través de pruebas no sería eficiente. En otros tipos de cáncer es posible realizar exámenes o pruebas que determinen una posible enfermedad, esto porque en algunos tipos de cáncer existen en poblaciones más propensas a desarrollar la enfermedad. Por grupos de edad o por sexo, por ejemplo, el cáncer de seno y el cáncer de próstata. Para la realización de este estudio preliminar, se apoyaron los expedientes clínicos electrónicos (ECE), utilizados por los médicos generales de los pacientes en el Reino Unido. El análisis incluyó a 1,378 pacientes entre 15 y 99 años diagnosticados con cáncer de páncreas entre 2005 y 2010. Además, cada paciente fue emparejado por edad y sexo con otras cuatro personas sin diagnóstico de cáncer. En esa etapa es donde la IA fue la parte más importante, ya que la información sobre síntomas, enfermedades, medicaciones en los dos años anteriores al diagnóstico y de esta manera desarrollar un modelo prediciendo quién podría desarrollar cáncer. El estudio piloto encontró que el modelo puede predecir qué personas menores de 60 años tenían mayor riesgo de enfermar y realizar un diagnóstico más de 20 meses antes de desarrollar la enfermedad. “Nuestro modelo estima que se necesitan realizar alrededor de 1.500 test para salvar una vida de cáncer de páncreas” explicó la Dra. Ananya Malhotra, investigadora encargada de estadística en la investigación, perteneciente a la London School of Hygiene &Tropical Medicine. Además, explicó que utilizaron la IA para estudiar un extenso volumen de datos y encontrar combinaciones exactas para predecir quién podría desarrollar la enfermedad. Aseguró además que: “No es posible para el ojo humano reconocer tendencias en grandes cantidades de datos como esta”. De esta manera, la combinación de técnicas tradicionales no invasivas y técnicas modernas de Salud Digital como la Inteligencia Artificial o el ECE, pueden lograr un resultado más que positivo para el diagnóstico temprano de enfermedades en las que el tiempo es un factor clave. BIBLIOGRAFÍA ESMO https://www.esmo.org/newsroom/press-office/artificial-intelligence-pancreatic-cancer-screening-reality   AZOROBOTICS https://www.azorobotics.com/News.aspx?newsID=11429