Los científicos podrán comprender la naturaleza de la mayoría de las enfermedades dentro de tres a cinco años utilizando inteligencia artificial y encontrar la clave para su tratamiento, según Stéphane Bancel, director general de la empresa de biotecnología estadounidense Moderna.
El director ejecutivo de Moderna cree que la IA permitirá comprender muchas enfermedades en cinco años. Según Stéphane Bancel, si comprendemos una enfermedad, podemos encontrar la manera de curarla.
«Si comprendes una enfermedad, puedes encontrar la manera de curarla. En tres a cinco años, los científicos comprenderán la mayoría de las enfermedades que ahora desconocemos. Esto será una primicia en la historia de la humanidad», afirmó en un evento organizado por el portal estadounidense Semafor.
Bancel cree que la investigación de los científicos ayudará a combatir con mayor eficacia enfermedades que antes eran difíciles de tratar. «La razón por la que aún hay personas que mueren de cáncer y sufren de Alzheimer es porque desconocemos la biología de estas enfermedades», señaló.
Bancel cree que las herramientas de inteligencia artificial ayudarán a las compañías farmacéuticas a desarrollar nuevos medicamentos y permitirán a los especialistas diagnosticar mejor enfermedades, como las cardiopatías. Según el director ejecutivo de la compañía, los científicos de Moderna ya utilizan herramientas de IA en la investigación científica, lo que les permite lograr resultados previamente inalcanzables.
Moderna está desarrollando farmacología basada en ARN mensajero. La compañía ha estado desarrollando activamente una vacuna contra la COVID-19.
Un «tatuaje» electrónico de un solo uso que mide la carga mental de trabajo podría usarse para mejorar la seguridad en trabajos de alto estrés, afirman los investigadores.
Los científicos han inventado un tatuaje facial electrónico temporal diseñado para medir la carga de trabajo mental de quien lo lleva y esperan que pueda ayudar a determinar cuándo las personas en trabajos de alto riesgo, como el control del tráfico aéreo, necesitan un descanso.
Durante el último año, varios desastres de gran repercusión mediática han puesto de relieve los riesgos asociados con personal sobrecargado que trabaja por encima de sus capacidades. Una tragedia notable ocurrió en enero de 2025, cuando una colisión en pleno vuelo entre un helicóptero y un avión de pasajeros causó la muerte de 55 personas. Esto ocurrió mientras la torre de control del Aeropuerto Nacional Reagan experimentaba una «situación inusual» y un solo controlador de tráfico aéreo realizaba una tarea que normalmente se asigna a varios controladores.
Estos incidentes pusieron de relieve diversos problemas apremiantes, como la necesidad de mejores sistemas para evaluar la carga mental en entornos laborales de alto estrés que requieren una concentración intensa. Los investigadores describieron su nuevo sistema en un artículo publicado el 29 de mayo de 2025 en la revista Device.
El tatuaje electrónico funciona registrando las ondas cerebrales a través de la frente del usuario y utilizando estos datos para evaluar su esfuerzo mental. Los creadores afirman que su sistema ofrece un enfoque más rápido y objetivo que los métodos existentes.
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Actualmente, el autoinforme es el método generalmente aceptado para evaluar la carga mental. En otras palabras, las personas registran su fatiga y la reportan cuando se sienten agotadas, afirma Nanshu Lu, coautor del estudio y profesor de ingeniería en la Universidad de Texas (UT) en Austin. Sin embargo, lamentablemente, las personas no son muy buenas para evaluar su propio rendimiento mental.
Por esta razón, los investigadores buscaron identificar marcadores fisiológicos objetivos de la fatiga mental mediante el registro de la actividad cerebral. El método menos invasivo para monitorizar la actividad cerebral es la electroencefalografía (EEG), un método que utiliza electrodos cuidadosamente colocados para medir las señales eléctricas que pulsan en el cuero cabelludo.
Los científicos afirman que el nuevo «tatuaje electrónico» está diseñado para medir la carga mental de trabajo de personas con trabajos de alto estrés. Sin embargo, otros cuestionan si los trabajadores y empleadores estarán receptivos a esta tecnología. Device/Huh et al.
Los dispositivos de EEG convencionales parecen gorros de ducha, pero para garantizar una conexión estable, se suele aplicar una sustancia conductora, como un gel especial, en el cuero cabelludo. Además, numerosos cables conectan los electrodos del gorro con el dispositivo que recopila datos eléctricos, lo que da a los participantes la impresión de llevar espaguetis eléctricos.
El nuevo sistema de Lu, desarrollado junto con su coautor y colega Louis Sentis, profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Texas, utiliza un parche adhesivo de polímero desechable (un «tatuaje») que se moldea individualmente al rostro del usuario. Se combina con una batería ligera y un sistema de electrodos que registra las ondas cerebrales de la frente del usuario.
Las ondas cerebrales tienen diferentes frecuencias, desde las más lentas (delta y theta) hasta las más rápidas (alfa, beta y gamma). Estudios previos han vinculado el grado de carga mental con diferentes patrones de estas ondas cerebrales.
Lu y Sentis realizaron un pequeño estudio piloto para probar su dispositivo. Seis participantes se pusieron una gorra y completaron una prueba de memoria, cuya dificultad aumentaba con cada ronda. A medida que aumentaba la dificultad, la potencia de las ondas delta y theta de los participantes aumentaba, mientras que las ondas alfa, beta y gamma disminuían, lo que indicaba una mayor carga de trabajo mental.
Estos datos se incorporaron a un modelo de aprendizaje automático, que estimó la carga mental experimentada por cada participante al completar tareas de diversa dificultad. Las estimaciones obtenidas por el modelo se correlacionaron estrechamente con la carga de trabajo autodeclarada por los participantes, medida mediante el Índice de Carga de Tareas de la NASA, una herramienta basada en cuestionarios.
La correlación entre el tatuaje electrónico y el índice de la NASA fue similar a la del uso de un sensor colocado sobre todo el cuero cabelludo. El sudor de los usuarios, de hecho, ayudó al sistema, reduciendo la resistencia eléctrica y aumentando la precisión del registro con el tiempo. «Cuanto más tiempo se use, mejor», afirmó Geert Kouwenberghs, profesor de bioingeniería de la Universidad de California en San Diego, quien no participó en el estudio.
Sin embargo, el nuevo enfoque presenta sus inconvenientes. Actualmente, el sistema solo puede recopilar señales de zonas de piel sin pelo, como la frente, mientras que los gorros de EEG convencionales registran señales de múltiples electrodos distribuidos por todo el cuero cabelludo. El equipo espera solucionar este problema mediante un método que consiste en imprimir patrones de tinta directamente sobre el cuero cabelludo.
El sistema actual registra datos en tiempo real, como un electroencefalograma estándar, pero el análisis de estos datos eléctricos se realiza por separado en una computadora. Lu señaló que los trabajadores en entornos de alto estrés probablemente se beneficiarían de la evaluación y la retroalimentación en tiempo real. El próximo objetivo del equipo es integrar una red neuronal (otro tipo de modelo de inteligencia artificial) en el chip Bluetooth del tatuaje. Esto permitirá tanto el registro como el análisis de datos directamente en el propio tatuaje.
«Ya sean pilotos, conductores o especialistas en sistemas robóticos, es probable que veamos un aumento en la carga mental de quienes realizan tareas críticas», afirmó Sentis. «Preveo que estos sensores se utilizarán en tiempo real muy pronto», añadió.
Kauenbergs estuvo de acuerdo en que la tecnología podría estar lista para su uso comercial, pero cuestionó si los empleadores y los empleados estarían dispuestos a aceptar una tecnología tan intrusiva en nombre de la seguridad.
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Los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que reconoce con precisión los soplos cardíacos en los perros, un signo clave de enfermedad cardíaca que es particularmente común en razas pequeñas como los King Charles Spaniels.
Investigadores de la Universidad de Cambridge adaptaron un algoritmo desarrollado originalmente para el diagnóstico en humanos. Descubrieron que podía detectar y evaluar automáticamente soplos cardíacos en perros mediante grabaciones de audio de estetoscopios digitales. Durante las pruebas, el algoritmo detectó soplos cardíacos con una sensibilidad del 90 %, logrando una precisión similar a la de cardiólogos experimentados.
Los soplos cardíacos son el síntoma principal de la enfermedad de la válvula mitral, la afección cardíaca más común en perros adultos. Aproximadamente uno de cada 30 perros examinados por un veterinario presenta un soplo cardíaco, siendo la frecuencia mayor en razas pequeñas y perros mayores.
Dado que la valvulopatía mitral y otras afecciones cardíacas son muy comunes en los perros, la detección temprana es crucial, ya que el tratamiento oportuno puede prolongar su vida. La tecnología desarrollada por el equipo de Cambridge podría convertirse en una herramienta de detección accesible y eficaz para los veterinarios de atención primaria y mejorar la calidad de vida de los perros. Los resultados del estudio se publicaron en la revista Journal of Veterinary Internal Medicine.
Los investigadores comenzaron con una base de datos de soplos cardíacos recopilada de aproximadamente 1000 pacientes humanos y desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para simular si un cardiólogo detectaba un soplo cardíaco. Posteriormente, adaptaron el algoritmo para que pudiera utilizarse en el análisis de soplos cardíacos caninos. Los investigadores recopilaron datos de casi 800 perros sometidos a exámenes cardíacos rutinarios en cuatro centros veterinarios especializados del Reino Unido. Todos los perros se sometieron a un examen físico completo y una ecocardiografía por parte de un cardiólogo para evaluar la presencia de soplos cardíacos y detectar cardiopatías. Los ruidos cardíacos se registraron con un estetoscopio electrónico. Como resultado, los investigadores obtuvieron el mayor conjunto de datos de ruidos cardíacos caninos jamás creado.
Los investigadores perfeccionaron el algoritmo para que pudiera detectar y clasificar soplos cardíacos basándose en grabaciones de audio y distinguir entre soplos asociados con una enfermedad leve y aquellos que reflejan una enfermedad cardíaca progresiva que requiere tratamiento adicional.
Un análisis del rendimiento del algoritmo mostró que coincidía con la evaluación del cardiólogo en más de la mitad de los casos y se aproximaba a un punto en el 90 % de los casos. Los investigadores afirman que este es un resultado prometedor, ya que suele existir una variabilidad significativa en la forma en que los diferentes veterinarios evalúan los soplos cardíacos.
La gravedad de un soplo cardíaco es un criterio útil para determinar los pasos a seguir y los métodos de tratamiento, y los científicos han automatizado este proceso. El algoritmo resultante podría convertirse en una herramienta valiosa para veterinarios y enfermeros. Ayudará a determinar cuándo y en qué dosis administrar los medicamentos, lo cual es crucial para garantizar que los perros tengan la mejor calidad de vida durante el mayor tiempo posible.
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