Según un nuevo estudio, el aprendizaje automático permite resonancias magnéticas (IRM) de bajo consumo energético, más económicas y seguras, sin sacrificar precisión. Según los autores, estos avances allanan el camino para escáneres de resonancia magnética (IRM) de campo ultrabajo (ULF) impulsados por aprendizaje profundo, asequibles y centrados en el paciente, abordando necesidades clínicas no satisfechas en diversos entornos de atención médica en todo el mundo. La Imagen por Resonancia Magnética (IRM) ha revolucionado la atención médica, ofreciendo imágenes no invasivas y libres de radiación. Tiene un inmenso potencial para avanzar en los diagnósticos médicos a través de la inteligencia artificial. Sin embargo, a pesar de sus cinco decenios de desarrollo, la IRM sigue siendo en gran medida inaccesible, especialmente en países de ingresos bajos y medios. Esto se debe principalmente a los altos costes asociados con los escáneres de IRM estándar superconductores y la infraestructura especializada requerida para su funcionamiento. Estos escáneres suelen ubicarse en departamentos de radiología especializados o grandes centros de imágenes, lo que limita su disponibilidad en instalaciones médicas más pequeñas. Además, la necesidad de salas blindadas de radiofrecuencia (RF) y un consumo de energía sustancial limitan aún más el acceso a la tecnología de IRM. Para abordar los desafíos de accesibilidad de IRM, Yujiao Zhao y sus colaboradores presentan un escáner de IRM ULF de bajo consumo y altamente simplificado que opera en un enchufe de corriente estándar y sin necesidad de blindaje de RF o magnético. El escáner utiliza un imán compacto de 0,05 Tesla (T) (la mayoría de los dispositivos de IRM utilizan un imán de 1,5 T, pero algunos pueden llegar hasta 7 T) e incorpora sensores activos y aprendizaje profundo para abordar las señales de interferencia electromagnética y mejorar la calidad de imagen. Además, el dispositivo solo utilizó 1 800 vatios (W) durante la exploración, mientras que los IRM convencionales pueden consumir 25 000 W o más. Zhao et al. llevaron a cabo imágenes en voluntarios sanos y demostraron que el dispositivo pudo producir imágenes claras y detalladas, al nivel de las obtenidas por los dispositivos de IRM de alta potencia actualmente utilizados en la clínica. En una edición de Perspective relacionada, Udunna Anazodo y Stefan du Plessis señalan las limitaciones y desafíos que deben abordarse antes de que la IRM de campo bajo pueda aplicarse ampliamente para uso clínico. «La RMI de campo bajo aún no ha madurado lo suficiente para permitir un acceso rentable a la imagen médica», escriben. «Su potencial como una tecnología de salud esencial y ambientalmente sostenible se demostrará cuando muchas comunidades alrededor del mundo puedan usar la IRM de campo bajo sin barreras».

Un conjunto de modelos ambientales e hidrológicos sugiere que las áreas en riesgo de transmisión de paludismo en África podrían disminuir más de lo esperado debido al cambio climático en el siglo XXI. Los modelos combinados predicen que el área total de transmisión adecuada de paludismo comenzará a disminuir en África después de 2025 hasta el 2100, incluyendo en África Occidental y hasta el este, llegando a Sudán del Sur. El enfoque del nuevo estudio captura características hidrológicas que generalmente se pasan por alto con los modelos predictivos estándar de transmisión de malaria, ofreciendo una visión más matizada que podría informar los esfuerzos de control de la malaria en un mundo en calentamiento. La mayor parte de la carga de la malaria recae en las personas que viven en países de ingresos bajos y medianos en África, donde la infraestructura de salud está incompleta y los programas de control de la malaria se han estancado en los últimos años. Debido a que se transmite por mosquitos, la malaria también es una de las enfermedades más prominentes sensibles al clima. Por ejemplo, los cambios en las precipitaciones podrían expandir o restringir el rango geográfico de los mosquitos y la disponibilidad de agua estancada que necesitan para reproducirse, especialmente en África, donde el clima ya está cambiando rápidamente. Sin embargo, la mayoría de los intentos de predecir el impacto del cambio climático en el paludismo solo han representado el agua superficial utilizando la precipitación, ignorando otras características hidrológicas importantes como el flujo de los ríos. En lugar de depender de un solo modelo, Mark Smith y sus colaboradores aplican un conjunto de modelos hidrológicos y climáticos globales para predecir la transmisión de paludismo en África a escala continental. Incorporaron métricas hidrológicas como el escurrimiento superficial y la evaporación, prestando especial atención a áreas densamente pobladas cerca de redes fluviales a gran escala como el Nilo. En comparación con los modelos basados en precipitaciones, el método del conjunto predijo que estos cambios en el área serán más generalizados y más sensibles a los diferentes escenarios futuros de emisiones de gases de efecto invernadero. «Conforme nuevas fuentes de datos estén cada vez más disponibles, nos beneficiaremos de su incorporación explícita en las proyecciones de procesos hidrológicos para explicar el riesgo de transmisión de paludismo físicamente realista a escalas que puedan informar estrategias operativas nacionales de control del paludismo»", concluyen Smith et al.

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El uso de una nueva herramienta que utiliza datos tridimensionales, hizo que los investigadores de Mayo Clinic descubrieran una serie de cambios cerebrales en la enfermedad de Alzheimer caracterizadas por aspectos clínicos únicos y conductuales de las células inmunitarias.

DAEMON, un proyecto europeo coordinado por IMDEA Networks Institute que comenzó en enero de 2021, acaba de llegar a su fin, logrando importantes hitos en el avance de la tecnología de las comunicaciones móviles. El proyecto ha allanado el camino hacia unas redes 6G eficaces, con claros beneficios para la sociedad en general en términos de infraestructuras de comunicación móvil más rápidas y ubicuas que pueden soportar nuevos servicios.