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Hasta Sergio Ramos reaccionó: Las repercusiones por el ¿romance? de James Rodríguez y Karol G

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Hasta Sergio Ramos reaccionó: Las repercusiones por el ¿romance? de James Rodríguez y Karol G

Las redes sociales se sorprendieron al ver a James Rodríguez junto a Karol G, en una de las primeras fotografías que están dando de qué hablar.

Hace tiempo que se venía rumoreando sobre ellos dos, sobretodo por el intercambio de likes ¡muy intenso! que andaban teniendo en frente de millones de seguidores.

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El jugador del Everton ya no podía contener sus ganas de dejar de esconderse y, por lo visto, no encontró mejor opción que compartir la foto que millones andaban esperando: ¡él y Karol G muy juntitos!

Las repercusiones no tardaron en llegar, tanto de figuras del espectáculo, como así también del fútbol. Hasta Sergio Ramos reaccionó, justo en medio de toda la repercusión que anda teniendo su salida del Real Madrid. Paulo Dybala fue otro que se sumó con su like para seguir dando de qué hablar.

Como era de esperarse, Shannon De Lima no se hizo presente, lo que muchos tomaron como un claro indicio de que los dos terminaron su relación. Distinta fue la reacción de Daniela Ospina, ex del jugador y madre de su hija Salomé, quien se sumó dándole like a la postal como prueba de que está todo más que bien entre ellos…

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¡Y que le encanta ver a James Rodríguez con Karol G!

Pero Karol G no es la única mujer que tiene a James Rodríguez como loco ¡también lo ha logrado su hija Salomé!

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La pequeña ha causado un verdadero furor, tras haber pillado a su padre durmiendo y la foto del momento anda recorriendo todas las redes sociales.

 

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IBM y la Fundación Michael J. Fox usan Inteligencia Artificial para predecir la progresión de la enfermedad de Parkinson

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En una nueva investigación publicada en Lancet Digital Health se describe un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) que agrupa los patrones de síntomas típicos de la enfermedad de Parkinson. El modelo también predice la progresión de estos síntomas en términos de tiempo y gravedad, aprendiendo de los datos longitudinales del paciente.

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Seguramente sabrá que Michael J. Fox, el actor que personificó a Marty McFly en las icónicas películas “Back to the Future”, padece la enfermedad de Parkinson. El anuncio de su enfermedad en 1998 asombró al mundo, el actor reveló que lo habían diagnosticado siete años antes, a la edad de 29. Pocos tiempo después, en 2000, Fox lanzó la Fundación Michael J. Fox para la Investigación del Parkinson (MJFF, por sus siglas en inglés), cuyo objetivo es ayudar a buscar tratamientos y una cura para esta enfermedad, que se estima afecta a más de seis millones de personas en todo el mundo.

Desde entonces, el equipo de neurocientíficos y estrategas de MJFF trabaja codo a codo con investigadores de ciencia y tecnología, médicos, aliados de la industria y pacientes de todo el mundo para financiar las investigaciones más prometedoras, a fin de comprender y hallar mejores tratamientos para la enfermedad. En julio de 2018, la Fundación e IBM Research anunciaron una alianza única con el objetivo de aplicar el aprendizaje automático para promover mayores avances científicos.

Esta colaboración alcanzó un importante hito. En el último trabajo, “Descubrimiento de estados de enfermedad de Parkinson mediante aprendizaje automático y datos longitudinales”[1], publicado por el equipo de IBM junto con científicos de MJFF en Lancet Digital Health, se detalla un nuevo modelo de IA que agrupa los patrones de síntomas típicos de la enfermedad de Parkinson. El modelo también predice la progresión de estos síntomas en términos de tiempo y gravedad, aprendiendo de lo que se conoce como datos longitudinales del paciente, es decir, descripciones del estado clínico de un paciente recopiladas a lo largo del tiempo.

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El objetivo es utilizar la IA para contribuir a la gestión y el diseño de ensayos clínicos. Estas metas son importantes porque, pese a la prevalencia de Parkinson, los pacientes experimentan una variedad única de síntomas, tanto motores como no motores.

Se espera que el uso de machine learning para aprender de grandes cantidades de datos de pacientes permita a los médicos e investigadores contar con una nueva herramienta para predecir mejor la progresión notoriamente variable de los síntomas en pacientes individuales de Parkinson. Asimismo, que ello permita gestionar y tratar la enfermedad de manera más efectiva, y que dé lugar a la posibilidad de identificar a los mejores candidatos para ensayos clínicos que sean más específicos y efectivos.

 

Poner la IA a trabajar

Los resultados son el siguiente paso de una investigación publicada anteriormente. Ese trabajo se enfocó en desarrollar un método para algunos de los desafíos únicos de las aplicaciones para la atención de la salud, entre ellas, permitir predicciones personalizadas[2] y dar cuenta de los efectos de los medicamentos en las mediciones de síntomas. Esta vez, se probaron los métodos de IA con datos de la Iniciativa de Marcadores de Progresión de Parkinson (PPMI, por sus siglas en inglés). La Fundación Michael J. Fox patrocina este estudio internacional y pone a disposición de los investigadores su conjunto de datos no identificable individualmente –uno de los más grandes del mundo referidos a la enfermedad de Parkinson-.

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Tener acceso a un gran conjunto de datos es crucial para el éxito en los modelos de aprendizaje automático, por lo tanto, los valiosos datos recabados por la iniciativa PPMI fueron claves para la viabilidad del modelo. El conjunto de datos sirvió como insumo para el enfoque de aprendizaje automático, lo que permitió descubrir patrones complejos de síntomas y progresión.

Si bien numerosos estudios previos se han dedicado a caracterizar la enfermedad de Parkinson utilizando solo información de base, el método empleado aquí utiliza hasta siete años de datos de pacientes. Además, el modelo realiza supuestos limitados a priori acerca de vías de progresión, en comparación con estudios anteriores.

Nuevos conocimientos sobre la progresión de la enfermedad

Estas decisiones de modelado han permitido a los investigadores obtener más información sobre los estados de la enfermedad y las vías de progresión. Los resultados sugieren que el estado de un paciente puede variar en una serie de factores, como la capacidad para realizar actividades cotidianas; problemas relacionados con la lentitud motriz, el temblor y la inestabilidad postural; así como síntomas no motores, entre ellos, depresión, ansiedad, deterioro cognitivo y trastornos del sueño.

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Los resultados apoyan la hipótesis de que existen diversas vías de progresión, tal como lo indican las numerosas trayectorias de enfermedades que se han estudiado. Sin embargo, el modelo de IA aún puede realizar predicciones precisas. Debido a que el modelo se nutre de un conjunto de datos, ha podido predecir con éxito un estado avanzado de la enfermedad de Parkinson asociado con resultados como la demencia y la incapacidad para caminar sin asistencia.

Debido a la diversidad de experiencias en la enfermedad de Parkinson, se espera que, al permitir este tipo de predicciones, el modelo pueda ayudar con la gestión y proporcionar criterios de inclusión y definición de resultados más específicos durante el diseño del ensayo clínico.

Sin embargo, todavía queda mucho trabajo por hacer. Por ejemplo, el equipo espera refinar el modelo para proporcionar una caracterización aún más granular de los estados de enfermedad mediante la incorporación de evaluaciones de biomarcadores emergentes, como las mediciones genómicas y neuroimágenes.

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El equipo de IBM se siente honrado de ser parte de la visión de Michael J. Fox para la investigación de Parkinson y espera que juntos tengan un impacto significativo en la vida de los pacientes de todo el mundo.

*Puede acceder al texto original de Kristen Severson, Soumya Ghosh y Jianying Hu, aquí.


[1] Severson, K., Chahine, L., Smolensk, L., et al. Discovery of Parkinson’s disease states using machine learning and longitudinal data. Lancet Digital Health 2021. (2021).

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[2] Severson, K., Chahine, L., Smolensky, L., et al. Personalized Input-Output Hidden Markov Models for Disease Progression Modeling. Proceedings of the 5th Machine Learning for Healthcare Conference, PMLR. 126:309-330. (2020).

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La dura advertencia de Rodrigo de Paul a sus nuevos rivales españoles

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La dura advertencia de Rodrigo de Paul a sus nuevos rivales españoles

El futbolista argentino Rodrigo de Paul, el más reciente fichaje del Atlético de Madrid, aseguró que está enfocado para “competir y ayudar al equipos”, alegando que la competencia interna es lo que los hará mejores jugadores.

«Es un club gigante, pero con gente que te hace sentirte como en una familia. Este era mi sueño o uno de mis sueños. Lo conseguí y ya estoy acá. Y ahora quiero seguir escribiendo las páginas de este hermoso club que me abrió las puertas (…) La competencia interna es lo que nos va a hacer mejor a todos. Y yo estoy aquí para competir y para ayudar al equipo», dijo De Paul.

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Estas declaraciones las realizó el fichaje de cinco temporadas colchonero a través de un video difundido por el club, resaltando que se siente bien físicamente y está preparado para cumplir su sueño. 

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«El grupo me recibió muy bien. Estoy ya intentando adaptarme y meterme en la dinámica del equipo”, precisó.

“Es increíble que te dirija uno de los mejores entrenadores del mundo. Así lo dice su carrera. Lo que consiguió es algo que va a quedar para siempre (…) A su lado aprenderé un montón y eso me motiva muchísimo. Sentimos el fútbol de una manera parecida», enfatizó De Paul al hablar sobre el técnico del Atlético de Madrid, Diego Simeone.

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El pasado martes el argentino conoció el Wanda Metropolitano junto al presidente del club, Enrique Cerezo, destacando que es un estadio impresionante. «Estoy deseando verlo lleno, con la gente del Atleti gritando un gol o alentando al equipo. Los aficionados son una parte muy importante de nosotros», resaltó.

«Ganar la Copa América para nuestro país era algo que no se lograba desde hace 28 años. Quiero vivir esos momentos con el Atlético. Me gustaría escribir mi historia en este equipo», concluyó De Paul.

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Tainy y Yandel lanzan videoclip de “Una Más” con Rauw Alejandro

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Tainy y Yandel lanzan videoclip de “Una Más” con Rauw Alejandro


PUERTO RICO.- Los artistas puertorriqueños Tainy y Yandel han lanzado el video oficial de su canción “Una más” en colaboración con Rauw Alejandro, este tema forma parte de su más reciente álbum DYNASTY.

 

Este clip continúa con el homenaje del dúo hacia los Chicago Bulls de los noventa, pues los artistas usan las chaquetas de edición especial, solo que personalizadas por el famoso diseñador Jeff Hamilton.

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“Una más” marcaría otra canción éxitosa del dúo de reguetón, quienes una vez más muestran sus ritmos pegajosos, sus letras que fascinan a su público, además de incluir al ícono del momento del género urbano latino Rauw Alejandro.

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El vídeo se lanzó en la plataforma de Youtube el pasado viernes 30 de julio y a tan solo un día de su estreno oficial, “Una más” ha alcanzado poco más de los 2 millones de visitas y 41 mil Me Gusta por parte de los usuarios.

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Algunos de los comentarios destacaron por aplaudirle a estos 3 artistas que decidieron trabajar juntos en una canción que promete ser el nuevo tema más sonado del verano 2021.

 

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