II Congreso de la #eSalud17: #stopbulos


Como buenos locos de la eSalud, el grupo de Muevas Tecnologías no faltó a su cita con el II Congreso Nacional de la eSalud, celebrado los días 28, 29 y 30 de noviembre en el Colegio Oficial de Enfermería de Madrid.

El fin último de los congresos es reunir en un mismo lugar a “expertos” o profesionales de una temática para que expongan y compartan sus conocimientos. Y éste era el ánimo de este congreso: vernos las caras para precisamente eso, compartir conocimientos.

El programa estaba repleto de, precisamente lo que más contribuye al crecimiento del conocimiento: debates. A todas horas, por todas las salas, de todo tipo de temas relacionados con la eSalud. Una de las actividades más destacadas fue el de la blogosfera sanitaria. En una misma sala las personas más influyentes de la red; pero no sólo profesionales sanitarios, también periodistas y pacientes activos en red.

La misión era concreta pero difícil de hacer: cómo minimizar o parar los bulos. Cuatro horas de intenso debate, en el que se analizaban qué podíamos hacer los tres grupos allí presentes.

Primero los profesionales, con evitar difundir información no contrastada; nosotros como personas formadas en el ámbito sanitario debemos saber identificar qué información no es veraz, porque la divulgación de contenidos falsos por parte de profesionales hace crecer precisamente eso, la aparición de bulos.

Los periodistas, los profesionales de la información y divulgación de contenidos por antonomasia, deben ser lo más críticos posibles con la información que divulguen. Deben contrastar fuentes y datos, colaborar con profesionales sanitarios si es necesario… no sólo en el mundo 2.0, sino también en los medios de comunicación “tradicionales”. Una frase para pensar: la televisión y la radio siguen teniendo un mayor capacidad de penetración en la sociedad que internet.

Por último, y no por ello menos importantes- de hecho son lo más importante de nuestro sistema sanitario- quedaba por escuchar qué tienen que decir los pacientes sobre los bulos. Y una cosa quedó clara: que antes de compartir y divulgar información en las redes debemos leer con ojo crítico qué es lo que vamos a divulgar.

Sin embargo, una de las dudas que asaltó a este intenso debate fue la siguiente: ¿cómo pueden distinguir los pacientes información veraz de información no tan veraz? Recordemos que son pacientes, que están formados en un tema muy concreto pero no han recibido una formación profesional como los otros dos grupos.

¿Qué hacemos al respecto?

Lo analizaremos en otro post.

Twitter y los 280


Twitter, dicen, está en crisis; y la verdad es que esta afirmación no es del todo falsa para nuestra desgracia. Twitter supuso, como Facebook y otras redes sociales, un antes y un después en la concepción de compartir información y experiencias. Twitter ha sido, y es, la red social por antonomasia para estar informado, para compartir información que nos puede ser útil, para expresar opiniones… no es la red social para decir dónde estamos o qué es lo que comemos; para eso ya están Instagram y Facebook.

Pero Twitter está en crisis. Es, de hecho, la única red social que no ha producido beneficios económicos. Pero la crisis de Twitter no es sólo una cuestión monetaria, sino de su contenido y uso. Los haters abundan por todas partes; las malas contestaciones, las palabras desagradables, el compartir información no fidedigna… esto es lo que está realmente haciendo daño a esta red social.

Los de arriba, los que controlan la red, no son ajenos a esto. ¿Y qué es lo que se hace cuando algo no funciona? Se cambia. Y Twitter ha añadido una función que, o puede salir bien, o puede ser un desastre. Y es que si con 140 caracteres nos quedábamos cortos, ahora tenemos hasta 280 caracteres para expresar lo que queremos. Esta función, en pruebas todavía, sólo esta disponible para ciertos usuarios, aunque con este pequeño tutorial de nuestros amigos de Xataka podéis utilizar esta nueva extensión de caracteres.

Desde la compañía justifican este cambio porque en algunos países (como el nuestro y los de habla inglesa) 140 caracteres no son suficientes. En cambio, en los países asiáticos este cambio no tiene mucho sentido ya que de media suelen utilizar 30 caracteres.

A este cambio se le añade un pero; un pero que la propia compañía introduce y me parece de lo más acertado: que se siga manteniendo el dialogo fluido y constante con 280 caracteres igual que con 140. Y es que éste puede ser el mayor problema que puede encontrarse Twitter. En internet el usuario es muy perezoso y solo leerá textos extensos si le llama la atención o le interesa el tema. Lo bueno de Twitter es eso, la brevedad; la capacidad de tener un dialogo rápido y conciso con otros usuarios, sin ser rebuscado y sin perdernos en un océano de palabras.

Twitter, como todas las redes sociales, cambian. Y este cambio a la compañía del pajarito, o le puede salir bien y ser una forma de reinventarse; o puede destruir la esencia de esta red social que nos tiene a todos enamorados.

 

¿Son capaces las máquinas de pensar?


La forma que tenemos que las máquinas aprendan es muy parecido al aprendizaje humano y se basa en la exposicion repetida a situaciones con soluciones similares demanera que la experiencia repetida acumulada nos lleva a tomar decisiones que previamente ha sido útiles para la resolución de problemas similares ocurridos en nuestro pasado.

De esta manera generalizamos situaciones abstractas a partir de elementos comunes similares que vamos extrayendo de los acontecimientos que nos ocurren de forma cotidiana. De esta manera, la toma de decisiones puede representarse como algoritmos lógicos y éstos pueden traducirse a un lenguaje interpretable por las máquinas.

La diferencia con los humanos es que la exposición a situaciones de aprendizaje depende de circunstancias vitales (hay hechos que nos ocurren a edades más tempranas, otros en la madurez y a otros no nos enfrentamos hasta la vejez y es variable entre personas de manera que hay sujetos que tienen exposición vital a muchos acontecimientos mientras que otros sujetos tienen una vida con menos exposición y experiencias vitales). A las máquinas las podemos exponer de forma artificial a sutuaciones simuladas que éticamente no sería posible con humanos.

Además la velocidad de adquisición de datos por parte de una máquina es mucho más rápida ya que la máquina no tiene otras funciones (alimentación, descanso u ocio) y no se agota (puede trabajar 24 horas al día).

Esta es la relación existente entre Big Data (BD) y la Inteligencia Artificial (IA) ya que las cantidades ingentes de datos en múltiples formatos (BD) sirven para entrenar y dotar de experiencia a una máquina para que desarrolle y entrene algoritmos de toma de decisiones autónomas (IA).

Ya tenemos máquinas que a través de algoritmos lógicos y la exposición y entrenamiento con casos simulados a través de la introducción de datos son capaces de tomar decisiones. Es decir máquinas capaces de “estudiar”, “experimentar” y “aprender”. De esta manera tendremos que redefinir el concepto de aprendizaje que hasta hace pocos años era considerado como una actividad o cualidad prácticamente restringida a los seres humanos y a algunos otros primates.

Imaginemos que una máquina “sabe” todo el conteido de libros y artículos publicados en salud y que además está dotada de herramientas lógicas que permitan establecer relaciones entre ellos y capaz de pasar de un caso concreto a un pensamiento global (generalizar un caso concreto). Dispondremos de unan herramienta de diagnóstico que seguro es menos falible que el mejor médico del mundo ya que ningún médico, por mucha inteligencia y memoria que tenga, va a ser capaz de manejar todas las variables con tanta rapidez y precisión como lo hacen sistemas informáticos.

Podemos distinguir dos tipos de aprendizaaje aplicados a las máquinas:

  1.  Aprendizaje supervisado que requiere la participación humana quien determina las relaciones “correctas” e “incorrectas” que toma la máquina. De esta manera la función del humano es “reforzar” los aciertos para que tiendan a repetirse a lo largo del tiempo (similar al prendizaje de un niño).
  2. Aprendizaje automático o Machine Learning. Consiste en alimentar de experiencia a la máquina (a partir de Big Data) y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano.

Así hay máquinas que aprenden guiadas por un humano y que tomarán decisiones que van a depender de las características que han condicionado su aprendizaje mientras que otras máquinas aprenderán de manera autrónoma a partir de sus experiencias (dadas por el Big Data) y sin concurso de los seres humanos.

¿Riesgos?. Aún muchos. ¿Qué pasará si en un futuro al igual que en muchas películas de ciencia ficción las máquinas deciden que el ser humano es un elemento que puede ser nocivo para su existencia?

Un ejemplo reciente ha sido el bot credo pro Microsoft llamado @TayandYou . La idea era crear un bot conversacional bajo el cual había una inteligencia artificial “virgen” y que a través de una red social (Twitter) se empezra a relacionar con otros usuarios que servirían como fuente de alimentación de datos. La idea original es buena pero el resultado final fue que en menos de un día se tuvo que restringir el uso de la cuenta de Twitter ya que empezó a dar respuestas machistas y violentas en las conversaciones.

Es decir en menos de 24 horas el bot empezó a decir lindezas como “Hitler tenia razón” “odio a las mujeres” o “las mataría a todas”.

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El problema es que la idea era buena, pero los seres humano no lo somos ya que el bot fue boicoteado por muchas cuentas de twitter (empresas de la competencia, piratas, cuantas fantasmas, graciosos…) que alimentaron a la inteligencia artificial de manera consciente con contenidos machistas, antisemitas y homófobos, generando una “personalidad” marcada con una serie de características.

Un experimento que iba a servir para ver cómo una IA podía alimentarse de forma autónoma de fuentes generles en una red social (aprendizaje tipo automático) se transformó en un aprendizaje de tipo supervisado “maleducando” la IA.

Posiblemente la experiencia no sirvió para demostrar lo que se quiería, pero sí nos mostró que al igual que podemos “maleducar” a un ser humano, podemos “maleducar” a una m´àquina… pero esto último solo en cuestión de horas.

Parece que las leyes de la robótica de Asimov creadas en un entorno de ficción en la década de los 40 tienen ahora más vigencia que en su época.

Ya existen numerosos ejemplos de Deep Learning (aprendizaje de máquinas sin concurso humano) y se establecen de manera compleja basándose en estructuras lógicas que se disponen en capas complejas (sistema parecida a la interconexión de redes neuronales). Muchas de estas capas están “especializadas” en temas concretos, es decir que al igual que las neuronas, podemos tener capas neuronales especializadas en “ver”, en “escuchar” o en “relacionar” (Para prender más cómo funcionan estos sistemas desde ejemplos básicos a la complejidad es fundamental el artículo “Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo“).

Como ejemplos reales:

  1. Redes neuronales capaces de tomar decisiones lógicas complejas y ganar a los mejores jugadores humanos en algunos juegos de estrategia (Pokemon Go).
  2. Reconocimiento de voz mejorado a través de redes neuronales aplicado a terminales móviles. Personalized Speech recognition on mobile devices o a televisores Talking to Your TV: Context-Aware Voice Search with Hierarchical Recurrent Neural Networks.
  3. Reconocimiento de números de calles a través de una red neuronal artificial creado por Google para Street View. Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. Con lo cual una máquina puede “ver” e interpretar “lo que ve”.

Muchos de estos procesos complejos pueden no ser explicados de manera matemática. Es decir a la máquina se le dan unos patrones iniciales de aprendizaje (se construye un esqueleto neuronal básico) y a través de una experiencia masiva proporcionada por el Big Data la máquina va aprendiendo, modificando y mejorando estos procesos. Es decir va generando sus propias “conexiones neuronales” sin intervención humana.

En poco tiempo (del orden meses) si disponemos de la cantidad de datos necesaria, podemos tener un sistema muy especializado capaz de tomar decisiones.

La conducción autónoma ha sido la indisutria que ha desarrollado de manera rápida y eficaz estos temas y que en la conducción hay que tomar decisiones con múltiples variables, dependiendo de condiciones atmosféricas, de la via y de las circunstancias tanto de tráfco rodado como de peatones. Muchas de las decisiones que tomamos los humanos al conducir son ¿instintivas? y en situaciones de gravedad podemos tomar decisiones que no pasan por nuestro consciente. En el caso de la conducción autónoma esto no es así ya que la máquina va a estar capacitada para tomar una decisión “consciente” en décimas de segundo o menos. ¿Veremos demandas a los programadores por toma de decisiones incorrectas?, ¿cómo educaremos a la máquina para que se comporte ante un accidente donde todas las variables posibles tienen víctimas?, ¿qué victima será la primera?

Este vídeo es del año 2016 cuando ya disponíamos de sistemas de conducción autónoma. Podemos ver cómo la máquina decide la velocidad a la que ir dependiendo de los límites de tráfico, como sigue la ruta preestablecida y cómo se adapta a los peatones que van circulando.

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Incluso al final deja a su dueño en la puerta de su trabajo mientras que el coche solo va a buscar aparcamiento.

Seguro que acabaremos aplicando sistemas tan complejos como el de la conducción a la salud. Serán unos aliados magníficos en el diagnóstico ¿os imaginais al mejor médico del mundo pasando consulta a vuestro lado?.

Cuando la cabeza no da para más


Domingo de guardia. Entras a trabajar a las 9 de la mañana, fresco, descansado, con la cabeza bien despejada y las pilas bien cargadas para afrontar un día duro e intenso que se presupone que son las guardias. Veinticuatro horas encerrados en la urgencia, con un único propósito: atender bien y de la forma más rápida posible. Pasan las horas. Son las dos de la tarde, llevas cinco horas trabajando duro; el momento ideal para comer. Descansa comes, estiras las piernas; pilas otra vez semicargadas. Vuelves a trabajar cinco o seis horas más. Hora de la cena; tu cabeza te empieza a avisar del cansancio. Tomás café , cenas y te relajas; y vuelves a bajar. La siguiente vez que paras son las tres de la mañana y, por no saber, no sabes ni cómo te llamas ni cómo se llama tu paciente que está delante de tí. 

No vamos a hablar de los turnos de guardia de veinticuatro horas si son abusivos o podrían mejorarse. Vamos a hablar de cómo mejorar el rendimiento en situaciones tan extremas, cuando la cabeza no da para más. 

La urgencia o la UVI pueden ser los sitios más peligroso de todo el hospital. Tienes que tomar decisiones adecuadas en pocos segundos. Al principio no está mal, tienes la cabeza fresca y las ideas claras. Pero los turnos tan largos provocan que tomes malas decisiones por cansancio. Obviando la administración de café intravenoso en perfusión, debemos de buscar soluciones que nos obliguen a tomar las decisiones más adecuadas. Una de ellas puede ser el uso de recursos bibliográficos en internet; otra, para mí más cómoda por su rapidez, es el uso de apps. 

Este uso de recursos electrónicos no tiene que ser visto como falta de conocimiento por parte del profesional sanitario, sino como un material de ayuda y soporte. Y sobre todo de seguridad. Los errores de dosificación o de pauta son uno de los errores más frecuentes que cometemos en la urgencia, más incluso que el saber prescribir un fármaco adecuadamente. ¿y si lo corrigiéramos con apps o recursos electrónicos que nos ayuden?

Las nuevas tecnologías impregnarán dentro de poco todos los ámbitos de la sanidad, desde nuestra consulta hasta la urgencia, sin olvidarnos de la planta o la asistencia extrahospitalaria. 

Facebook: un aliado peligroso


Desde aquí no vamos a descubrir nada nuevo de las utilidades de los perfiles en las redes sociales. Son una parte muy importante en nuestro día a día, tanto laboral como profesional. Permiten compartir momentos, experiencias, tanto con amigos como con pacientes. Y esto puede ser sumamente peligroso.

El profesional sanitario, como tantas veces se ha explicado en este blog y en otros más, debe estar presente en las redes sociales para divulgar información de interés a la ciudadanía, corregir errores que puedan aparecer, fomentar el debate, participar en grupos de trabajo… pero tiene un inconveniente, que es la exposición de este profesional. Y exponernos profesionalmente no es ningún problema; de hecho debemos de hacerlo. El problema es cuando exponemos nuestra vida privada a los demás ya que puede volverse en nuestra contra.

Cuando nos creamos un perfil en cualquier red social, además de poner nuestros nombres, nuestros grupos, nuestros intereses, podemos poner nuestra profesión. Y precisamente los médicos tenemos que tener cuidado al decirle al mundo que somos médicos. Si quieres dedicarte a compartir experiencias personales, vídeos de tus amigos y otro sinfín de aventuras, lo mejor es que no digas que eres médico en las redes sociales; porque si lo haces, te estás poniendo una etiqueta que en muchos casos puede volverse en nuestra contra. Cuando te identificas como médicos, los usuarios que te sigan o sean amigos tuyos, pueden ser tus pacientes en un futuro; y en ocasiones no te conviene que vean lo mismo que ven tus amigos.

Y el peligro es máximo en Facebook. Esta red social tiene la ventaja de ser la más popular de todas y ser la favorita de muchos. Además, gracias a sus actualizaciones, podemos compartir de forma rápida y sencilla material multimedia, tan útil en algunas profesiones como la nuestra; por esto y por más razones la cantidad de profesionales sanitarios en Facebook está creciendo mucho. Pero esta red social es la más lúdica por excelencia: hay pocas fiestas (por no decir ninguna) a la que vayamos y no acabe algún tipo de fotografía en esta red social, pudiendo perjudicar seriamente a nuestra reputación digital como profesionales sanitarios.

¿Solución? Hay quien pensará que no deberíamos estar en redes sociales, que debemos de hacer comunitaria desde donde siempre lo hemos hecho, desde la consulta. Muy respetable por cierto, pero desde un blog de nuevas tecnologías este consejo es casi antagónico. Nosotros proponemos algo diferente, algo digital: crear una página de Facebook con perfil profesional.

¡Guárdate las fotos de las fiestas para tus amigos! Divulga contenido sanitario de calidad desde tu página de Facebook. También desde tu consulta, por supuesto. Pero el poder de las redes es inmenso.

Ciberseguridad y medicina


Hace unas semanas ocurrió algo de lo que todo el mundo hablaba, aunque nadie entendía. El día 12 de mayo tuvo lugar un ciberataque a nivel global mediante un virus que amenazaba con borrar toda la información del dispositivo infectado si no se hacía una transferencia en bitcoins.

Es decir, un auténtico secuestro de lo más valioso en el mundo, un secuestro de la información. Este virus no sólo afectó a grandes compañías de la telecomunicación u otras grandes empresas o consultoras con información muy sensible que puede valer millones; también afectó al sistema nacional de salud británico (NHS), ocasionando múltiples fallos en los sistemas informáticos de los hospitales haciendo que éstos funcionasen mal y tuvieran que derivar a pacientes a otros centro o, simplemente, pidiendo a la población que no acudiera.

Hablamos mucho de la protección de datos, de la confidencialidad de datos médicos de los pacientes. En un mundo donde todo se guarda y se digitaliza y donde el intercambio de información es bastante fácil de realizar. La confidencialidad y el saber utilizar estos datos es un pilar básico de nuestro código deontológico. Pero la mayoría de la comunidad sanitaria es ajena a esto, a posibles ciberataques que expongan estos datos y sean de libre acceso para todos.

¿Se invierte en ciberseguridad? Creo que sí. ¿Se invierte tiempo y dinero en que los profesionales sanitarios tengan un manejo básico de qué hacer en un caso así, o cómo evitar que estas cosas ocurran? No. Parece que la ciberseguirdad, que el manejo de datos de los pacientes no va con nosotros, y nos equivocamos. Nuestro paciente ya no es sólo lo que nos cuenta, lo que hace que sintamos cuando estamos con él; también lo son sus datos, lo datos que nosotros guardamos y codificamos en nuestras historias clínicas electrónicas. Y si aparecen estos datos en la red les afecta a ellos.

Unas nociones básicas de ciberseguirdad no hacen daño a nadie. De la misma forma que aprendemos medidas de prevención para evitar contagios de virus, de bacterias, ¿por qué no aprendemos a evitar que datos sanitarios de nuestros pacientes sean vulnerados?

Hoy es Domingo de… La medicina en Star Wars


Star Wars es, en casi todos los sentidos, a lo que aspira el desarrollo de la tecnología por parte del ser humano. Naves espaciales capaces de recorrer la galaxia gracias a la velocidad de la luz, espadas y pistolas láser, la capacidad de vivir en diversos planetas, la fuerza… todo lo que todos deseamos en el futuro. ¿Quién no quiere pilotar un X-Wing?

Sin embargo, la medicina en Star Wars sorprendentemente no está muy evolucionada. También es cierto que en la saga nuestros héroes no aparecen enfermos. ¿Os imagináis a Han Solo ayudando a Luke a destruir la Estrella de la Muerte con un catarro? ¿O a Rey con una lumbalgia mientras lucha contra Kylo Ren?

Sin embargo la medicina sí que aparece en la saga en tres situaciones que vamos a explicar.

La primera tiene que ver con las heridas tras las peleas con sable láser. Hay tres situaciones de este tipo: cuando el conde Dooku le corta la mano a Anakin en el episodio II y cuando Darth Vader hiere a Luke justo antes de decir la frase más famosa del cine. Las dos situaciones se resuelven de la siguiente manera: le implantan una mano robótica. ¿De verdad? ¿Pueden hacer viajes intergalácticos pero reconstruyen manos amputadas con robots? Si es cierto que tiene su merito, pero nosotros estamos a punto de conseguir esto. Lo de las naves espaciales lo dejamos para otro momento.

Otra situación es, para mí, la más dramática, y es cuando fallece Padme. Antes de morir Padme da a luz a Luke y a Leia. Si os acordáis del episodio III Padme no fallece a causa del parto, sino porque no tiene ganas de vivir. Esto nos da pistas de que en el universo Star Wars existen depresiones galopantes que hacen que la gente muera de forma más rápida. Y todavía no han aparecido fármacos o terapias para tratarlas. Están igual que nosotros.

Y la situación más grave de tipo médico es cuando Obi-Wan consigue vencer a Anakin, casi al final del episodio III. Anakin sufre quemaduras por todo el cuerpo y por todos sus órganos; realmente es el odio lo que le mantiene vivo. Para seguir viviendo, Anakin necesita un exoesqueleto que le proteja sus heridas y pueda respirar: así es como nace Darth Vader. Esto sí que es novedoso: tratamiento de las quemaduras mediante exoesqueletos que protejan a la piel del exterior. Aunque ahora mismo la medicina abordaría este tema mediante terapias de regeneración epidérmica o incluso clonación o imprimir esta piel en impresoras 3D, los médicos de Star Wars prefieren utilizar estos exoesqueletos.

Aunque parezca que he hecho un análisis peyorativo de la medicina en Star Wars, no lo es. Curan las amputaciones y las quemaduras con exoesqueletos robóticos. Hace unos años esto era impensable, sólo posible en las películas. Pero la ficción, nuestros sueños más futuristas, se están convirtiendo en realidad.

Médicos uberizados


Hace relativamente poco leí un post que ha cambiado mi forma de ver el futuro de la Atención Primaria. En el blog del British Journal of Medicine salió publicado este artículo de un médico portugués que hablaba de su experiencia trabajando en KNOK.

Primero vamos a ver qué es KNOK. Es una empresa portuguesa que pretender uberizar a los médicos. Es una empresa que simplemente se pone en contacto con un médico para ver si puede hacer una visita a domicilio de un paciente. Funciona de la siguiente manera: el paciente se descarga esta app y muestra en un mapa los médicos y especialistas que están activos y que más cerca está de la posición del paciente. El paciente selecciona al médico que quiere y éste puede aceptar o no la consulta del paciente. Si el médico decide aceptarla, se guía al médico vía GPS al domicilio del paciente.

Además de poner en contacto a los pacientes y médicos, esta app permite que los pacientes valoren la actuación del médico, además de poder elegir el profesional sanitario que prefieran, cosa poco habitual en nuestro sistema.

Me parece que esta app es el futuro de la medicina en la Atención Primaria. Es cierto que ahora es un poco utópica, ya que los pacientes que realmente demandan la atención médica en domicilio son pacientes ancianos con poca experiencia en dispositivos multimedia como los smartphones, pero en un futuro los pacientes que demanden esta atención van a ser usuarios que hayan usado alguna vez estos dispositivos. Además son todo comodidades, tanto para el paciente como para el profesional, ya que el médico no tiene que buscar la dirección del paciente- ya viene su dirección en la app y te guía con GPS- y permite valorar la actuación médica.

Cada vez estamos más cerca de abandonar nuestros centros de salud y hospitales gracias a aplicaciones como esta. Cada vez estamos más cerca de realizar nuestro trabajo en el lugar donde lo hacíamos al principio de los tiempos de la profesión médica: en el domicilio del paciente.

Impresionar en 3D


Hace bien poco leía esta noticia de digital trends: la impresión 3D para crear una prótesis de mano para un niño de 8 años de edad.

Este avance, por muy futurista que nos parezca, es una de las futuras revoluciones en la medicina. La impresión 3D es hacer objetos en 3D a partir de un prototipo diseñado en un ordenador. Os dejo este vídeo de Tecnonauta donde nos informan sobre esta gran revolución.

https://www.youtube.com/watch?v=y5p8kzYt8Ig

La aplicación de las impresoras en medicina se llama biorreprografia y consiste en básicamente eso, la capacidad de imprimir en 3D partes de nuestro cuerpo. Actualmente, como hemos visto en la noticia anterior, ya se pueden hacer huesos o prótesis. Esto es de vital importancia ya que muchas personas con problemas en brazos o piernas pueden recuperar parcialmente la movilidad gracias a estas bioprótesis impresas. Sin embargo, el siguiente paso no es tan fácil.

La impresión de órganos en 3D puede ser la gran revolución de la medicina del futuro. La posibilidad de hacer los órganos que queramos y al ritmo que queramos elimina la problemática de las listas de esperas de los trasplantes. De hecho desaparecerían. Sin embargo esto no es nada sencillo. El problema de imprimir estos órganos no es solo el hecho de su complejidad, sino de su estructura. No es lo mismo crear una víscera hueca que una víscera sólida. Y tampoco es fácil reproducir la complejidad de los órganos.

Imaginaros por un momento que queréis imprimir un corazón. No solo hay que pensar en el diseño del propio órgano, sino también en las distintas células que posee: los miocitos, las células del sistema de conducción, las valvas, etc. Es decir, tenemos que crear un órgano con millones de células que no todas hacen lo mismo pero tienen que estar  coordinadas para poder hacer una función correcta.

¿Veis esto posible? ¿Es la impresión en 3D la solución a la falta de órganos? ¿Cuánto tiempo tendremos que esperar para ver esto?

Wearables, wearables por doquier… ¿de verdad sirven?


Vivimos en un mundo completamente conectado. Desde nuestro sofá de casa podemos saber a golpe de dedo lo que pasa en el mundo: los resultados de la Liga Española de Fútbol, los últimos comentarios de Trump en la campaña electoral estadounidense, lo que opina una persona de Japón sobre lo que pasa en Europa… Y esto solo a golpe de dedo. ¿Cómo no íbamos a tener conectado nuestro cuerpo en un mundo así?

Una definición de Wearable válida es la que encontramos en Espididoctor: “Wearable hace referencia al conjunto de aparatos y dispositivos electrónicos que se incorporan en alguna parte de nuestro cuerpo interactuando continuamente con el usuario y con otros dispositivos con la finalidad de realizar alguna función específica . Es decir, son objetos que sirven para algo más aparte de llevarlos puestos. Sirven para medirnos, para controlar lo que nuestro cuerpo hace.

Uno de los wearables más famosos fueron las Google Glass. Una de las cosas que marcó el año 2014 fue la aparición de estas gafas. Había millones de personas utilizándolas para todo: desde cirujanos reconocidos que realizaban intervenciones quirúrgicas en Madrid y a la vez explicaban a alumnos de todo el mundo lo que hacían en sus cirugías hasta actores saliendo en televisión con este artilugio sin saber muy por qué.

Sin embargo, a ojos del gran público, este Wearable no llegó y ha sido sustituido por otros. Uno de los que sí que ha tenido éxito han sido las pulseras. Estas pulseras son capaces de monitorizar la actividad física, la frecuencia cardiaca… ¡Hasta las horas de sueño!! Y además son discretas y combinan con todo lo que nos pongamos. Pero además, son capaces de almacenar los datos y enviarlos a nuestro móvil. ¿Cómo no íbamos a tener los datos de nuestro cuerpo en nuestro bien más preciado?

Lo más importante en esta era de la información es eso, tener información. Y tener datos objetivables de nuestro propio cuerpo supone una gran ventaja.

El tener estos datos puede sernos útil, tanto para profesionales como para pacientes, en uno de los principales objetivos de nuestro sistema sanitario: la prevención de enfermedades cardiovasculares. El poder medir la actividad física de un paciente o sus frecuencias cardiacas o incluso sus hábitos de sueño nos da mucha información para prevenir estos eventos. Además se puede promover la realización de hábitos de vida sana a través de estos dispositivos.

¿Qué os parecen los wearables? ¿Son realmente útiles en la práctica de la salud? ¿O son realmente dispositivos para controlarnos aún más?