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SALUD EN UN MUNDO DIGITAL

La AEMPS alerta de un fallo en la app Contour Diabetes


La empresa Ascensia Diabetes Care informaba a la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) de un fallo en la sincronización con la Nube CONTOUR®. Concretamente, esta aplicación diseñada para conectar el medidor de glucosa de la empresa británica estaría produciendo fallos a la hora de conectarse a la cuenta en la nube, aparentemente el problema solo afectaría a los usuarios que utilicen la misma cuenta desde más de un dispositivo (teléfono o tableta).

En cualquier caso, esto no afecta a la fiabilidad de las mediciones del CONTOUR® NEXT, ni a su sincronización con el dispositivo principal que recibe los datos directamente del medidor y no de la nube.

La empresa ha enviado una nota de aviso a los usuarios de la aplicación, bloqueando temporalmente la sincronización automática hasta que se lleve a cabo la actualización de la app que corrija el problema.

SOLUCIÓN: si eres usuario de esta aplicación, actualízala en todos tus dispositivos (teléfonos y tabletas) lo antes posible desde Google Play o Apple Store para solucionar el fallo y poder sincronizar tus datos nuevamente en la nube.

Así se ayudan las bacterias para hacerse más resistentes [video]

Nunca antes habíamos una prueba visual tan hermosa de cómo funciona la resistencia de las bacterias a los antibióticos. Vemos como las células resistentes a cloranfenicol lo están absorbiendo del medio para desactivarlo; llegados a un punto, la concentración de antibiótico en el medio cae por debajo del nivel crítico (CMI) y las bacterias no resistentes empiezan a crecer.

Se conocían ya mecanismos parecidos, en los que las bacterias resistentes a penicilinas expulsaban al medio enzimas llamadas beta-lactamasas para destruir los antibióticos y permitir así el crecimiento de otras bacterias. Este mecanismo es diferente ya que la bacteria resistente debe comerse el antibiótico para digerirlo.

El vídeo forma parte de un trabajo publicado por Robin Sorg y sus colegas de la Universidad de Groningen. En él han demostrado que ratones infectados por ambas bacterias no se curaban a pesar de administrarles el antibiótico, mientras que los que no estaban infectados por la bacteria resistente, pero sí por la otra, se curaban.

Actualmente, la preocupación por los mecanismos de tolerancia colectiva a antibióticos (en inglés CAT está creciendo rápidamente y cada vez se conocen más modos en los que las bacterias cooperan para vencernos en esta guerra microbiana.


· Robin A. Sorg, Leo Lin, G. Sander van Doorn, Moritz Sorg, Joshua Olson, Victor Nizet, and Jan-Willem Veening: Collective Resistance in Microbial Communities by Intracellular Antibiotic Deactivation. PLOS Biology, 27 December 2016
· Hannah R Meredith, Jaydeep K Srimani, Anna J Lee, Allison J Lopatkin, Lingchong You: Collective antibiotic tolerance: mechanisms, dynamics and intervention. Nature Chemical Biology 11, 182–188 (2015) doi:10.1038/nchembio.1754

La Inteligencia Artificial está estudiando Radiología


Ya pasó con el ajedrez, también en Jeopardy y hace poco con el juego "go". La inteligencia artificial cada vez se enfrenta mejor a multitud de situaciones y en muchos ámbitos ya supera a la capacidad de un ser humano entrenado.

Sabemos que hace tiempo el Watson de IBM se entrena en el diagnóstico de enfermedades, hace ya un año venimos leyendo noticias que suenan inquietantes para cualquier especialista en Radiología.

Pero por el momento, que no cunda el pánico. Radiólogos del mundo, vuestro trabajo sigue a salvo. Por el momento los robots no pueden reemplazaros, así que no esperéis que nuestros nuevos amos y señores robóticos lleguen pronto.

5 razones para mantener la calma

  1. Las redes neuronales convolucionales (máquinas que aprender), han tenido éxito con imágenes de pequeño tamaño (p.ej. 220x240 píxeles). Pero no han demostrado su valor en imágenes mucho más complejas como una radiografía, y mucho menos en un estudio de TC volumétrico o una IRM. Nadie está cerca de lograr aplicar las técnicas actuales a imágenes médicas. Para crear un sistema que pudiera hacer observaciones radiológicas, sería necesario combinar cientos de algoritmos desarrollados en los últimos 25 años. Incluso así, sólo se lograría simular la capacidad diagnóstica de los Radiólogos para una o pocas enfermedades.

  2. Nadie ha desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial general en ningún ámbito. Hasta el momento, solo existen aplicaciones muy concretas como reconocimiento de voz o conducción autónoma. Estas aplicaciones están actualmente muy limitadas. No estamos de ningún modo cerca de un sistema de Inteligencia Artificial general que pudiera aprender cómo interpretar la Radiología en su conjunto como lo hacen los residentes durante su entrenamiento.

  3. Incluso planteando un escenario en el que una civilización alienígena avanzada nos diera acceso a un sistema de Inteligencia Artificial capaz de interpretar radiografías, nos llevaría años crear las bases de datos para entrenarlo en los miles de diagnósticos, hallazgos casuales, enfermedades, variantes de la normalidad y modalidades que puede discernir un Radiólogo.

  4. Ni la FDA, ni ninguna otra agencia reguladora tendría la capacidad para dar el visto bueno a una tecnología como esta, haría falta evidencia de cada una de las tareas para las que supuestamente serviría esta Inteligencia Artificial, recopilarla y analizarla conllevaría un esfuerzo descomunal durante años.

  5. Y por último, lo más importante, los Radiólogos hace muchas, muchas más cosas que sólo encontrar alteraciones en una imagen para llegar a un diagnóstico. Precisan habilidades manuales para realizar técnicas y procedimientos como ecografías o intervencionismo, comunicación con compañeros y tantas otras. Adquirir competencias en todas estas áreas requiere una AI general que está al menos a 20-30 años de nosotros

Estas reflexiones de Ezekiel Emanuel, uno de los creadores del Obamacare, las realizó la primavera pasada frente al American College of Radiology y las ha planteado también en sendos artículos publicados en NEJM y el ACR journal.

El laboratorio, en casa



La moda de lo portátil y de la inmediatez nos está llevando cada vez más a la realización de pruebas diagnósticas por parte de los pacientes. Y es que siguiendo el concepto del paciente empoderado, nacen herramientas que ponen a disposición del público técnicas hasta ahora indicadas exclusivamente por el médico.

Hablábamos hace poco de los detectores portátiles de gluten y nos planteábamos cuestiones acerca de su utilidad real y su costo-beneficio. Nos pasa lo mismo leyendo la puesta en marcha de Cor.

La idea detrás de Cor es poner un laboratorio en cada casa. Pero lejos del optimismo que nos invade al hablar del modelo sanitario centrado en el paciente, con Cor se plantean más incertidumbres.

Sí, hablamos una vez mas del disease mongering y de la medicalización de la Salud.

¿Qué es Cor?

Se presenta como un equipo portátil que permitirá mediante espectroscopia infrarroja la determinación de los niveles de colesterol (total, HDL y LDL), triglicéridos, glucosa y fibrinógeno en sangre.

El dispositivo recaudó más de 100000$ en un mes, mediante una campaña de financiación colectiva en Indiegogo, el doble de lo que pedían para ponerlo en marcha. Las primeras unidades de prueba deberían haber llegado este otoño, pero los early adopters tendrá que esperar a 2017 para recibir sus unidades.

De forma oficial se presentan como una herramienta para controlar "indicadores" buscando mejorar la adherencia a estilos de vida saludables, intentando distanciarse de la idea de laboratorio portátil. Sin embargo para el consumidor, es en la práctica un laboratorio casero.

Una herramienta sin evidencia

La crítica fundamental a este dispositivo está en la falta de evidencia y recomendaciones para realizar analíticas de forma tan frecuente como se propone, mucho menos en pacientes sanos. Ellos proponen realizar controles semanales, algo que resulta disparatado.


Las guías americanas recomiendan vigilar el colesterol cada 5 años en hombres sanos mayores de 35 años y en mujeres mayores de 45. Durante el tratamiento, recomiendan un control a las 6-8 semanas de iniciarlo y luego cada 6-12 meses según niveles.

De modo que es absurdo para una persona sana, sin factores de riesgo comprar un Cor que sólo utilizará una vez cada 5 años. Tampoco la periodicidad que requiere el seguimiento de las dislipidemias en pacientes en tratamiento justificaría seguimientos tan estrechos como promulgan.

Además, como bien reconocen en su web, este sistema no te evita tener que pincharte la analítica de laboratorio, ya que no pueden garantizar una fiabilidad de los resultados al mismo nivel.

Todo esto por no hablar de otras variables a tener en cuenta al analizar los niveles de colesterol como la técnica de obtención de la muestra, su aumento en función del ciclo menstrual, durante el embarazo, incluso para los triglicéridos su variación a lo largo del día, etc.

Aumentar el pescado en mi dieta con suplementos de vitamina B3 me ha ayudado a mejorar mi colesterol HDL un 15% en una semana.”

Y potencialmente peligrosa

Si tu médico no te saca una analítica cada semana, es porque se deben limitar las técnicas diagnósticas a aquellas de las que podríamos obtener un beneficio, un cambio de actitud.

Pero, para vender suscripciones trimestrales de tiras reactivas no queda bien decir eso. Así que recurrimos a las técnicas de la vieja industria farmacéutica para vender una nueva Sanidad, se muestran en congresos de cardiología, en concursos de innovación y nos rodeamos de colaboradores de renombre para darme postín. No en vano tienen a uno de los antiguos creadores del Apple Watch como líder.

Y así caemos en la charlatanería olvidándonos de la ciencia. Porque para hacer mejor las cosas los usuarios pueden compartir lo que según ellos les ha ayudado a bajar el colesterol como por ejemplo "la vitamina B3", o comer "ajos", o practicar deporte "antes" de una comida [sic].

En fin, proyectos que recogen lo malo de dos mundos, el de la industria tecnológica y el de la publicidad, para tergiversar conceptos que nada tienen que ver con esto como son la eSalud o el paciente empoderado.

El hombre con cuatro corazones



La historia tiene unos años, pero hace pocos meses la conocí y me resultó fascinante.

Si hay una persona en el mundo que pueda celebrar cuatro cumpleaños ese es Juan Vicente. Sí lo sé, cuando hablamos de milagros de la Medicina uno imaginaría a un tal John que vive en Michigan, y desde luego no a Juan Vicente, de La Rioja.

Ahora mismo dos pacientes en el mundo pueden presumir de haber sobrevivido a tres trasplantes cardíacos. Para este riojano su calvario empezó a los 30 años, cuando le diagnosticaron una miocardiopatía dilatada familiar. En esta enfermedad las cavidades del corazón que bombean la sangre hacia el cuerpo empiezan a aumentar de tamaño y a perder potencia.

Durante trece años las cosas fueron bien, pero poco a poco el corazón trasplantado empezó sufrir aterosclerosis coronaria, una situación en la que se estrechan los vasos que llevan el oxigeno al musculo cardíaco, asfixiando el corazón.

Tras un segundo paso por quirófano tuvo 6 años de normalidad, llegando a ser hasta en ocho ocasiones campeón de Europa de tenis en categoría de trasplantados.

Pero su cuerpo empezó a rechazar este tercer corazón y en el año 2012, con 52 años de vida, se sometió al tercer trasplante.

Cabe destacar, como lo hace él mismo, la labor del equipo de cirugía cardíaca que le ha atendido, pero sobre todo de los donantes y familiares que hacen que nuestro país se mantenga como líder mundial en este campo año tras año.