Tecnologia
Científicos de EE.UU. crean una IA que busca prevenir infartos oyendo los latidos
Prevenir las enfermedades cardíacas ha sido una de las metas del investigador Joshua Hutcheson, pero lo que seguramente nunca le pasó por la cabeza fue que la ópera lo llevaría a escuchar los latidos de pacientes, y que la inteligencia artificial (IA) le daría sentido a ese propósito.
Este profesor asociado de la Universidad Internacional de Florida (FIU, en inglés) encabezó un proyecto que mostró un porcentaje de éxito del 95 por ciento en la detección de anomalías del corazón en ratones, y que ahora está tratando de trasladar a humanos para intentar reducir la primera causa de mortalidad en el mundo.
La base de la investigación se remonta varios años atrás, cuando Hutcheson, casado con una cantante de ópera, notó que los nódulos de calcificación que afectan a las cuerdas vocales de los cantantes y que alteran su canto, también se forman en la válvula aórtica del corazón, lo que le llevó a pensar que igualmente modifican el sonido de los latidos.
Así comenzó un estudio junto a la profesora asistente de investigación Valentina Dargam, quien propuso el empleo de la inteligencia artificial para registrar estos sonidos y detectar anomalías, que ha arrojado luz sobre la prevención de las enfermedades del corazón.
La IA como herramienta de prevención
Utilizamos la inteligencia artificial en señales de sonido del corazón previamente registradas para que la IA básicamente pudiera aprender a diferenciar si hay enfermedad cardíaca o no”, explicó a EFE Dargam sobre el algoritmo, que una vez en funcionamiento compara el latido de los ratones con los de su base de datos para detectar si presenta anomalías.
Según Dargam, los médicos “son bastante buenos para determinar si un sonido es normal o anormal”, pero es “casi imposible” que detecten una anomalía en el latido del corazón e inmediatamente diagnostiquen la patología que sufre el paciente.
Es en ese vacío actual donde aparece el método que desarrollaron en FIU, que no solo mostró un 95 por ciento de éxito a la hora de detectar anomalías en el corazón de los ratones, sino que también acertó a identificar en el 86 % de los casos la enfermedad en concreto de los pequeños mamíferos.
Próximamente en humanos
El reto actual de los investigadores es trasladar este éxito al diagnóstico en humanos. La Organización Mundial de la Salud (OMS), señala a las enfermedades cardíacas como la principal razón de muerte en el mundo.
Dargam indicó que ya han comenzado a recopilar datos de latidos humanos y a entrenar su algoritmo gracias a un acuerdo de FIU y la red hospitalaria Baptist Health South Florida.
Gracias a la amplia base de datos que les proporciona este acuerdo, los investigadores esperan tener el sonido de suficientes latidos de corazón para ser capaces de reproducir su éxito en ratones.
“Es muy difícil en humanos detectarlos en las primeras etapas de la enfermedad porque la mayoría de las personas no saben que tienen la enfermedad. Normalmente saben cuando algo va mal, y eso suele ser en etapas más avanzadas”, señaló Dargam.
Al alcance de la sociedad
Aunque la investigadora ve difícil que su algoritmo pueda ser integrado directamente en hospitales de Estados Unidos, dado que considera complicado que vayan a facturar la simple escucha de los latidos del corazón, desveló que esta tecnología puede ser empleada de otras formas mucho más cotidianas y al alcance de la gente común.
Mencionó la posibilidad de que los pacientes puedan adquirir un estetoscopio digital o descargar una aplicación para grabar los sonidos del corazón, tras lo que el algoritmo les diría si los resultados son normales.
“Ahora hay muchas pruebas de electrocardiografía que se pueden hacer en casa”, dijo, haciendo alusión concreta a las pulseras deportivas que miden, entre otras cosas, la frecuencia cardíaca de sus portadores.
Y aseguró que este es uno de los principales beneficios de la inteligencia artificial, que lejos de reemplazar a los médicos “ayudará al personal médico y a los profesionales clínicos a garantizar que seamos precisos, cuidadosos y pacientes para evitar que la enfermedad progrese a etapas avanzadas, donde, llegado un momento, ya no podamos hacer nada”.
Con información de EFE
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Llevar la IA al borde del caos puede ayudarla a aprender más rápido, según un estudio
Un estudio del Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB), de España, reveló que hacer operar a la inteligencia artificial (IA) al borde de un comportamiento caótico puede entrenarla de manera más eficaz.
Según informó la Universitat de les Illes Balears (UIB) en un comunicado, el estudio, publicado en la revista científica Physical Review Research, revela que el sistema, al borde del caos, equilibra dos estrategias complementarias: refinar soluciones conocidas y explorar nuevos caminos posibles en el espacio de configuraciones de la red.
Las redes neuronales artificiales suelen aprender mediante algoritmos de optimización como el descenso de gradiente, que ajusta de forma paulatina parámetros del modelo para reducir los errores.
La tasa de aprendizaje actúa como el tamaño del paso de estos ajustes: los pequeños valores aseguran un progreso cauteloso y estable hacia una solución; los mayores hacen botes más atrevidos que corren el riesgo de pasarse de frenada.
Este proceso es generalmente estable y explotador y refina de forma constante la solución actual, como un excursionista que sigue un sendero bien marcado.
Cuando la tasa de aprendizaje crece, los investigadores del IFISC encontraron que la dinámica de entrenamiento se vuelve sensible a pequeñas diferencias en los puntos de partida, una característica distintiva del caos: dos redes neuronales casi idénticas pueden divergir de forma drástica durante la acción de aprender.
Los investigadores rastrearon las rutas que siguen los parámetros de la red durante el entrenamiento y midieron su sensibilidad a los puntos de partida.
Con pequeñas tasas de aprendizaje, todo fluye de forma suave y ordenada y con valores enormes, mientras que el caos total hace que el aprendizaje colapse.
No obstante, justo en esa zona intermedia, donde la exploración y la explotación se equilibran, las redes aprenden representaciones precisas y el entrenamiento se vuelve sorprendentemente más rápido.
El fenómeno se observó en diferentes arquitecturas de redes neuronales, funciones de activación y conjuntos de datos, lo que sugiere que podría representar una robusta característica de la dinámica de aprendizaje en los sistemas estudiados.
Con información de EFE
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Un estudio en la Antártida muestra que el confinamiento dispara el estrés y los conflictos
Uno de los retos más importantes de los viajes espaciales de larga duración es asegurar la salud mental de los astronautas que durante meses sufrirán los efectos del estrés, el aislamiento y el confinamiento. Para anticiparse a estos desafíos, científicos y agencias espaciales hacen simulacros y desarrollan entrenamientos específicos.
Uno de ellos, realizado por un equipo internacional liderado por las universidades de Zúrich y Berna, en Suiza, acaba de analizar cómo afectan estas condiciones a la dinámica de equipo en una misión de diez meses en la Estación Concordia, en la Antártida.
Los resultados se han publicado en la revista de la Academia de Ciencias americana, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS).
Estación Concordia, con inviernos en los que las temperaturas se desploman hasta los 80 ºC bajo cero, es uno de los lugares más aislados de la Tierra, lo que le convierte en un lugar idóneo para simular misiones de larga duración como las que se llevarán a cabo en la Luna o Marte.
Durante diez meses, los 12 participantes del estudio llevaron sensores que registraban automáticamente información sobre cuándo y por cuánto tiempo estaban acompañados. Además, en distintos momentos del confinamiento completaron cuestionarios.
Con todo ello, los investigadores hicieron un seguimiento de la evolución de las relaciones sociales, la soledad, la desconfianza, los conflictos, la cohesión del equipo y el rendimiento de la tripulación.
Un bucle de retroalimentación negativa
En los diez meses de confinamiento, el estudio constató el progresivo deterioro de la salud psicológica individual y de grupo, con un aumento exponencial de los sentimientos de soledad y desconexión pese a la proximidad física con otros tripulantes.
Además, observaron un progresivo desarrollo de la desconfianza y los pensamientos paranoicos que les hacían pensar que otros estaban observándoles o hablando de ellos, unos síntomas que aumentaron notablemente entre el tercer y el sexto mes de la misión y que afectó severamente a uno de los participantes.
Pero uno de los hallazgos más sorprendentes fue descubrir que una mayor proximidad física y un contacto frecuente no tenía necesariamente un efecto positivo, sino que aumentaban la tensión y los conflictos y rebajaban negativamente el rendimiento individual y la cohesión del grupo.
Por último, constataron que, a medida que pasaba el tiempo, para buscar apoyo ante el estrés, los participantes tendieron a dividirse en subgrupos basados en su idioma y nacionalidad (franceses e italianos), un mecanismo que les brindó consuelo inicial pero dinamitó la integración de los equipos multiculturales.
Los resultados del estudio sugieren que a medida que la cohesión se deteriora, los individuos se sienten más solos y desconfiados, lo que aumenta la fricción interpersonal y retroalimenta la desconexión social y el estrés.
Aunque los hallazgos pueden aplicarse a otros entornos de confinamiento extremo como los submarinos, las plataformas petrolíferas en alta mar y las estaciones de investigación remotas, como las de la Antártida, el estudio es especialmente relevante para futuras misiones espaciales de larga duración.
“Los resultados muestran lo importante que es identificar las dinámicas sociales desde el principio y proporcionar a los equipos un apoyo específico”, afirma Jan Schmutz, profesor del Departamento de Psicología de la Universidad de Zúrich y codirector del estudio.
Estrategias para la salud mental
Para mitigar los efectos negativos del confinamiento prolongado en la salud mental, los autores sugieren llevar a cabo un monitoreo constante de las personas para rastrear los cambios en la rutina diaria del equipo sin interferir significativamente en las actividades de la tripulación.
Asimismo proponen implementar tecnologías, como sensores de proximidad portátiles, para lograr un seguimiento continuo y objetivo del comportamiento de la tripulación, preparar estrategias proactivas para gestionar los conflictos y llevar a cabo una cuidadosa selección de la tripulación para evitar que el grupo se divida en subgrupos según su diversidad cultural o lingüística y reducir el riesgo de fragmentación social.
En investigaciones futuras, los autores examinarán más de cerca qué interacciones sociales ayudan a reducir el estrés y cuáles pueden generar una tensión adicional.
Con información de EFE
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Google revela el perfil de los consumidores
A propósito del Hot Sale 2026, Google presentó el perfil de los consumidores mexicanos.
Un estudio realizado por Ipsos, comisionado por Google, entrevistó a mil personas en México para entender el comportamiento que tendrán esta temporada de descuentos en línea.
De acuerdo con el análisis, habrá tres tipos de compradores:
- los decididos: 50 por ciento asegura que va a comprar
- los cazaofertas: 34 por ciento comprará solo si ve buenas ofertas
- los impulsivos: 9 por ciento decidirá de último momento
Las promociones y las facilidades de pago jugarán un papel fundamental. Entre las ofertas que más valoran los compradores destacan el envío gratis, obtener más producto por la misma cantidad de dinero y las ofertas relámpago con mayores descuentos.
Asimismo, los consumidores esperan cashback y bonificaciones, seguidos de la flexibilidad en los plazos de pago y la obtención de boletos para acceder a rifas.
La edición 2026 del Hot Sale está marcada además por el Mundial, con lo que un 45 por ciento de personas prevé hacer una compra relacionada:
- 16 por ciento de los consumidores invertirá en una televisión de mejor calidad
- 16 por ciento comprará ropa deportiva
- 13 por ciento adquirirá artículos promocionales o de colección
El estudio también halló que los millenials destinan “ahorros hormiga” desde meses antes mientras que la Generación Z llena su carrito de compras con productos previamente elegidos para cazarlos en cuanto ofrezcan la mejor oferta.
Tratándose del Hot Sale, las búsquedas en línea son el comparador principal, ya que el 71 por ciento de los usuarios utiliza el buscador de Google (Search) para comparar precios y el 68 por ciento lo utiliza para buscar tendencias y productos populares.
Finalmente, el formato de video se afianza como una fuente de consulta definitiva para la toma de decisiones. El rol de YouTube se mantiene presente en la mente de los consumidores, con un 67 por ciento de ellos buscando recomendaciones en la plataforma durante la temporada de descuentos y un 69 por ciento recurriendo a videos de unboxings para conocer los productos con detalle antes de dar el clic final de compra.
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