Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Healthy-io es una aplicación médica que permite utilizar la cámara del smartphone para realizar pruebas de laboratorio en casa

Cada año se realizan millones de análisis de orina de laboratorio para mujeres embarazadas, pacientes con riesgo de insuficiencia renal y personas que creen que pueden tener infecciones del tracto urinario. Más de 1,8 millones de personas han sido diagnosticadas con enfermedad renal crónica en Inglaterra, y se estima que un millón más tienen la enfermedad pero aún no han sido diagnosticadas. En los Estados Unidos, se cree que alrededor de 30 millones de adultos están afectados, pero la mayoría no lo sabe. Las pruebas para detectar estas enfermedades son costosas y consumen mucho tiempo tanto para los pacientes como para los médicos, ya que implican una visita a un médico, una remisión a un laboratorio y hasta tres días de espera para obtener los resultados.

Los consecuencias del lanzamiento de Healthy-io:

  • Mayor comodidad y rapidez para los pacientes y, por tanto, mejora de su estado de salud – La laboriosidad del proceso de revisión es un inconveniente que disuade a las personas de someterse a exámenes de orina anuales que podrían ahorrarles diálisis o incluso un trasplante al detectar los primeros signos de insuficiencia renal. En la actualidad, sólo el 40% de los pacientes en riesgo de tener enfermedades de este tipo en el Reino Unido visita a su médico para realizarse una prueba anual de orina, mientras que este porcentaje en los Estados Unidos es aún más bajo, alrededor del 30%. Gracias a Healthy-io los pacientes no tienen que visitar la clínica para realizar las pruebas de orina, ya que se trata de un sistema que transforma la cámara de un smartphone en un dispositivo de escaneo con la misma calidad que la de un laboratorio y además obtienen los resultados del análisis de forma instantánea. ​
  • Reducción de los costes – Esto supone una gran oportunidad para incrementar el porcentaje de personas que realizan sus revisiones anuales, lo cual podría ahorrar a los proveedores de salud una gran cantidad de dinero al año al detectar la enfermedad a tiempo. Sin embargo, es importante que las pruebas sean interpretadas siempre por un profesional una vez obtenido el resultado.
  • Necesidad de supervisión regulatoria – Dado que se trata de una tecnología relacionada con la vida de los pacientes, es importante que la misma tenga una supervisión regulatoria.
    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

El futuro del retail: la irrupción de la tecnología

El sector del retail está cambiando desde el diseño de producto hasta el punto de venta, pasando por la cadena de producción, el inventario y la distribución. Esto se debe en gran medida a la combinación que surge entre los profundos cambios que está experimentando la sociedad con la era digital, sumados a la disrupción tecnológica que esta era también ha traído consigo.

La industria cárnica: nuevos modelos de producción

Un elevado consumo de carne genera un gran impacto en el entorno. Diferentes investigaciones tratan de reducir los efectos adversos provocados por la alta producción del sector cárnico. ¿Ayudaría a reducir el impacto medioambiental un nuevo modelo de producción cárnica?

Las tiendas automatizadas y sin empleados abren sus puertas

Mientras las ventas automatizadas han estado presentes durante décadas en forma de máquinas expendedoras, recientemente se ha dado un crecimiento exponencial de las tiendas sin personal y automatizadas, las cuales invierten en nuevas tecnologías (sensores, reconocimiento facial, Inteligencia Artificial (IA) y nuevos medios de pago) para expandir el concepto a un espacio físico resolviendo las limitaciones del vending.

La IA logra diseñar un nuevo medicamento en sólo 46 días

Tradicionalmente, la creación de un nuevo fármaco suponía un proceso largo y costoso. Ahora, gracias a la ayuda de la Inteligencia Artificial, es posible diseñar una molécula que ataca a la fibrosis en un tiempo récord de 46 días. El modelo desarrollado por la farmacéutica aúna dos de los subcampos más punteros de la IA: la Red Generativa Antagónica (GANs) y el Aprendizaje por refuerzo. Por el momento esta molécula se encuentra en fase inicial.