En Facebook, el mero «compartir» parece ser que se está quedando anticuado. Encontrar un significado más profundo en las comunidades online es la siguiente gran cosa. El CEO Mark Zuckerberg ya no está satisfecho con ayudar a las personas a compartir imágenes de bebés y videos en vivo, o noticias falsas y símbolos de odio, a través de la red social que creó. Así que el fundador de Facebook quiere darle más significado a sus casi 2 mil millones de usuarios empujándolos en grupos en línea que reúnen a personas con pasiones, problemas y ambiciones comunes.

Al igual que la creación de Facebook mismo, el proyecto de ingeniería social más grande de la historia, ese cambio podría tener consecuencias amplias e imprevistas, como referimos muy sucintamente al final del artículo. Facebook aplicará los mismos algoritmos de gran alcance de la computadora que hicieron su servicio irresistible a tanta gente, para la tarea de empujar a usuarios hacia los grupos que los encontrarán igualmente atractivos.

Eso también tendría el efecto de animar a la gente a pasar más tiempo en Facebook, lo que podría aumentar los beneficios de la empresa. Aunque la empresa no publica actualmente anuncios en sus grupos, «no puede hablar de planes futuros«, dijo Alex Deve, director de productos de Facebook Groups, en un comunicado.

La publicidad es prácticamente la única fuente de ingresos de Facebook; ingresó casi la friolera de 27 mil millones dólares en 2016, 57 por ciento más que el año anterior.

La Búsqueda de Significado

El cambio se produce mientras Facebook continúa lidiando con el lado más oscuro de conectar el mundo, desde la contratación de terroristas, hasta videos de asesinatos y suicidios, a propaganda con la intención de interrumpir las elecciones en todo el mundo. Para Zuckerberg, usar su red social para «construir comunidad» y «acercar al mundo», dos frases de la nueva declaración de misión de Facebook, es una gran parte de la respuesta.

«Cuando se piensa en la estructura social del mundo, probablemente somos una de las instituciones más grandes que pueden ayudar a animar a la gente para construir comunidades«, dijo Zuckerberg en una reciente entrevista en las oficinas de la compañía en Menlo Park, California. «Allí, creo que tenemos una oportunidad real de ayudar a marcar la diferencia«.

Zuckerberg expuso su última visión en una «cumbre de las comunidades» que se celebró el jueves en Chicago. Es la primera reunión de la compañía para las personas que dirigen millones de grupos en Facebook, una característica que la compañía desarrolló hace años con poca fanfarria. Eso está cambiando ahora.

Para aquellos que nunca se han encontrado con ellos, los grupos de Facebook son colecciones ad hoc de personas unidas por un solo interés, que pueden utilizar las características del grupo del servicio para compartir pensamientos y fotos, ofreciendo apoyo y organizando eventos.

Originalmente concebido como un medio para que los pequeños círculos de amigos y familiares se comuniquen más en privado, los grupos han evolucionado a lo largo de los años para abarcar pasatiempos, condiciones médicas, servicio militar, mascotas, paternidad y casi cualquier otra cosa que se pueda imaginar, incluso vulgaridades.

Para Zuckerberg, ahora a sus 33 años, la edad de Cristo, el esfuerzo por fomentar comunidades «significativas» refleja su reciente interés en las formas en que Facebook puede convertir al mundo en un lugar menos divisivo, uno que surgió después de las disuasivas elecciones presidenciales de 2016. Anteriormente ha hablado de la necesidad de reunir a la gente en un extenso manifiesto que publicó a principios de este año y durante un discurso de apertura en la Universidad de Harvard el mes pasado. La edad de 33 años es una edad peligrosísima ya que la persona está entre el idealismo, la madurez y la búsqueda de sentido a la vida… A Cristo lo crucificaron…

«Significado»: El estilo Facebook

Esa es la teoría. La práctica es otra cosa.

El problema está en que Zuckerberg define sentido y significado de un modo cuantitativo. Facebook ha cuantificado «significado» por lo que puede estar seguro de que la gente está recibiendo más de la red. (Como suele decirse en la industria tecnológica, «si no puedes medirlo, no puedes controlarlo»). Y lo que Facebook pretende maximizar es el tiempo que la gente pierde el tiempo en sus grupos en línea.

De hecho, Facebook define explícitamente un grupo «significativo» como el que una persona pasa por lo menos 30 minutos a la semana en línea.  La empresa estima que 130 millones de sus usuarios están en esos grupos, y quiere que el número aumente a más de mil millones de personas en el próximo cinco años.

La compañía ya ha modificado sus algoritmos de forma discreta para incluir más recomendaciones sobre grupos a los que los usuarios podrían unirse. Esos cambios ya han aumentado el número de personas en grupos «significativos» en un 50 por ciento en los últimos seis meses, dijo Zuckerberg.

Por supuesto, cualquier cosa que evite que la gente regrese a Facebook da a sus algoritmos más oportunidades de aprender sobre sus intereses y recopilar otros datos personales que ayudan a vender publicidad en otras partes de su red, según los analistas.

Es una economía realmente sencilla: si los usuarios están pasando tiempo en Facebook, están viendo más anuncios«, dice la analista de eMarketer Debra Williamson. «Aumentar la participación de los usuarios es una necesidad para Facebook, que les da más espacio para publicitar y generar ingresos».

Zuckerberg, sin embargo, destaca los aspectos emocionales y culturales de los grupos. «Así que esta gran pregunta que hemos estado preguntando es:» Entonces, si hay 2 mil millones de personas en Facebook, ¿por qué hay sólo (130 millones) en comunidades significativas? «, Dijo. «Si conseguimos llegar a mil millones de dólares, habremos invertido toda la tendencia a la baja durante décadas y empezaremos a renovarla para fortalecer la estructura social«.

Las comunidades virtuales «pueden llenar una necesidad fundamental que tenemos de sentido de pertenencia, al igual que comer o dormir«, dijo Anita Blanchard, de la Universidad de Carolina del Norte en Charlotte profesora de psicología.

Para Sarah Giberman, un artista y padre que vive en Arlington, Texas, un grupo significativo es uno «que sirve una necesidad en tu vida, que llena un espacio que de otra manera se sentiría vacante».

«Me paso mucho más tiempo en Facebook debido a los grupos de lo que lo haría de otro modo«, dijo. «Especialmente con el clima sociopolítico actual, no me siento muy cómodo con mi fuente de noticias habitual».

Creemos seriamente que Mark Zuckerberg, se equivoca con lo que es algo “significativo”, “dar significado” y “dar sentido”. Jugar con el vacío existencial de las personas suele tener consecuencias nefastas, además de ser de una moral más que sospechosa. Confundir la vacuidad que sufre la persona inmersa en la actual sociedad líquida, puede ser casi terrorífico. Esto podría verse como un intento de encasillamiento, reagrupamiento, aborregamiento que podría tener consecuencias que podrían llevar a todo lo contrario de lo que es la unión, la pacificación y el sentido de pertenencia global… Casi nos atreveríamos a hablar y acuñar el término de «fascismo tecnológico», al referirnos a lo que usted estad intentado hacer bajo esa sonrisa de conejillo juguetón.

Piénselo bien señor Zuckerberg.

Piénseselo bien…

«Los científicos dicen que el genoma humano está completo«, anunció a bombo y platillo el New York Times en 2003. «El genoma humano«, proclamaron las revistas Science y Nature en idénticas líneas de cobertura que revelan el logro histórico.

Peeeero…, había un pequeño problema.

«La cuestión es que, siendo fieles a la verdad, la secuencia ‘terminada’ no está terminada totalmente», ha advertido Eric Lander, quien dirigió el laboratorio del Instituto Whitehead que descifró más del genoma en el Proyecto Genoma Humano, financiado por el gobierno de EEUU, que cualquier otro. «Siempre digo que ‘terminado’ es un término que solo se puede aplicar en arte.»

«Es decir la verdad al afirmar que el genoma humano no ha sido completamente secuenciado», ha afirmado Craig Venter, otra luminaria genómica, del STAT.

El genoma humano no ha sido completamente secuenciado y tampoco lo ha sido ningún otro genoma de mamíferos que yo sepa», dijo George Church, bioingeniero de la Escuela de Medicina de la Universidad de Harvard, quien realizó importantes avances en la tecnología de secuenciación.

Lo que los expertos saben, sin embargo, no ha sido bien interpretado o entendido por el resto de los mortales, que dan por sentado que cada A, T, C y G que compone el ADN de los 23 pares de cromosomas humanos ha sido completamente resuelto. Cuando los científicos terminaron el primer borrador del genoma humano, en 2001, y de nuevo cuando tuvieron la versión final en 2003, nadie mintió, exactamente. Las preguntas frecuentes de los Institutos Nacionales de Salud se refieren a la «conclusión esencial» de la secuencia y a la pregunta «¿Está el genoma humano completamente secuenciado?», Responden, «Sí», con la advertencia de que es «tan completa como puede ser” dada la tecnología de la que disponemos actualmente.

Quizás nadie prestó mucha atención ya que a las secuencias que llevaba todo esto, parecían no importar. Pero ahora parece que pueden desempeñar un papel muy importante en investigaciones como el cáncer y el autismo.

«Muchas personas en las décadas de 1980 y 1990 (cuando el Proyecto del Genoma Humano comenzaba) pensaban que estas regiones no funcionaban», dijo Karen Miga, bióloga molecular de la Universidad de California en Santa Cruz. «Algunas de ellas, llamados regiones satélites, se comportan mal en algunas formas de cáncer, dijo,» así que significa que algo importante está pasando en esas regiones”.

Miga los considera como lo que el explorador Livingstone hizo en Africa, terra incognita, cuya inaccesibilidad parece una afrenta personal. Secuenciar a los no secuenciados, dijo, «es la última frontera en la genética humana y la genómica».

Iglesia también ha estado trabajando en ese punto, mencionándolo en la reunión de mayo sobre el esfuerzo para sintetizar genomas, y en la reunión del fin de semana pasado de la Sociedad Internacional para la Investigación de Células Madre. La mayoría de las regiones no secuenciadas, dijo, «tienen alguna conexión con el envejecimiento y la aneuploidía» (un número anormal de cromosomas como lo que ocurre en el síndrome de Down). Church estima que entre 4 y 9 por ciento del genoma humano no se ha secuenciado. Miga piensa que es 8 por ciento.

La razón de estas lagunas es que las máquinas de secuenciación de ADN no leen los genomas como los humanos leemos libros, desde la primera palabra hasta la última. En lugar de eso, primero cortan al azar copias de los 23 pares de cromosomas, que suman unos 3 mil millones de «letras», por lo que las máquinas no se sobrecargan. Los trozos resultantes contienen desde 1.000 letras (durante el Proyecto Genoma Humano) hasta unos pocos cientos (en las máquinas de secuenciación más avanzadas de hoy en día). Los trozos se superponen. Las computadoras coinciden con los solapamientos, ensamblando los trozos en la secuencia correcta.

Eso es entre difícil e imposible de hacer si los trozos contienen porciones de segmentos repetitivos, tales como TTAATATTAATATTAATA, o TTAATA tres veces. «El problema es que cuando tienes las mismas palabras exactas, es difícil de montar«, dijo Lander, como si las piezas del rompecabezas mostraran el mismo vacío.

En 2004, el proyecto del genoma informó que había 341 lagunas en la secuencia. La mayoría de las lagunas, 250, están en la parte principal de cada cromosoma, donde los genes hacen las proteínas que crean la vida. Estos vacíos son pequeños. Solo unas pocas lagunas, 33 en el último recuento, se encuentran en o cerca del centrómero de cada cromosoma (donde las dos partes de un cromosoma se conectan) y los telómeros (las tapas al final de los cromosomas), pero estos 33 son 10 veces más largos que el total las 250 lagunas.

Evan Eichler, de la Universidad de Washington, dijo que cada cromosoma tiene elementos repetitivos que desafían secuencias, hay que pensar en ellos como tartamudeos del ADN, incluyendo un infame que tiene 171 letras de largo y se repite de extremo a extremo en miles de letras.

Al comienzo del Proyecto Genoma Humano, dijo Lander, ahora director del Broad Institute of MIT y Harvard, «quedó muy claro que estas secuencias altamente repetitivas no serían manejables con la tecnología existente. No fue una causa de un gran tedio en ese momento», ya que él y otros líderes del proyecto esperaban que la próxima generación de científicos encontraran una solución.

Pero eso no ha sucedido realmente, en parte porque no ha habido mucha motivación para mapear estas regiones. «Estoy entre agnóstico y un poco escéptico de que estos bits serán importantes para las enfermedades, pero tal vez estoy diciendo eso porque no podemos leerlos», dijo Lander.

A medida que la nueva tecnología de secuenciación ha comenzado a permitir a los científicos a mirar en territorios no escrutados, sin embargo, han visto que «estas regiones difíciles de secuenciar con frecuencia tienen genes importantes«, dijo Michael Hunkapiller, presidente y director general de Pacific Biosciences, que hace secuenciadores de ADN. (En 1998, Hunkapiller reclutó a Venter a su nueva compañía, Celera Genomics, para competir en el proyecto de genoma respaldado por el gobierno.)

La «razón de ser» de PacBio es aumentar la longitud de los segmentos de ADN que se pueden leer y ensamblar, dijo Hunkapiller. Más largo tiene un efecto como la ampliación de piezas de un rompecabezas; a pesar de que las piezas todavía contienen una gran cantidad de vació, el mayor tamaño hace que sea más probable que también contendrá algo suficientemente nuevo para hacer el montaje más fácil. La máxima lectura de ADN de PacBio es ahora de unas 60.000 cartas, dijo Hunkapiller, y un promedio de 15.000.

Con esas lecturas tan largas, dijo Lander, «podrías atravesar muchas de estas desagradables regiones [no secuenciadas]».

«¡Terminar la secuencia!» No se ha convertido en un grito de guerra, pero tal vez debería serlo, dijo Venter, «Sería el último en afirmar que no tenemos que preocuparnos por estas regiones no secuenciadas».

Investigadores de la Universidad de Luxemburgo, en cooperación con la Universidad de Estrasburgo, han desarrollado un método computacional que podría utilizarse para guiar a los cirujanos durante la cirugía cerebral.

Los cirujanos a menudo operan casi en la oscuridad. Tienen una visión limitada de la superficie del órgano, y normalmente no pueden ver lo que está escondido dentro. Las imágenes de calidad pueden ser tomadas rutinariamente antes de la cirugía, pero tan pronto como la operación comienza, la posición del cirujano y las áreas de riesgo que deben evitarse cambian continuamente. Esto obliga a los médicos a confiar en su experiencia al trabajar con los instrumentos quirúrgicos para, por ejemplo, eliminar un tumor sin dañar el tejido sano o cortar importantes suministros de sangre u otro daño cerebral.

Stéphane Bordas, profesor de mecánica computacional de la Facultad de Ciencias, Tecnología y Comunicación de la Universidad de Luxemburgo y su equipo han desarrollado unos métodos para entrenar a los cirujanos, ayudarles a ensayar operaciones muy complejas y guiarles durante la cirugía. Para ello, el equipo ha desarrollado modelos matemáticos y algoritmos numéricos para predecir la deformación del órgano cerebral durante la cirugía y proporcionar información sobre la posición actual de las áreas objetivo y vulnerables. Con estas herramientas, el neurocirujano podría practicar fácilmente una intervención particular para poder anticipar complicaciones potenciales.

Como el cerebro es un material compuesto de materia gris, materia blanca y fluidos, los investigadores utilizan datos de imágenes médicas, como la resonancia magnética para descomponer el cerebro en subvolúmenes, similares a los bloques de Lego. El color de cada bloque Lego depende del material cerebral que representa: blanco, gris o fluido. Este «cerebro de Lego digital» codificado por colores consiste en miles de estos bloques interactivos que se utilizan para calcular la deformación del órgano bajo la acción del cirujano. Cuantos más bloques usen los investigadores para modelar el cerebro, más precisa es la simulación. Sin embargo, se vuelve más lento, ya que requiere más poder de cálculo. Para el usuario, por lo tanto, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre precisión y velocidad cuando decida cuántos bloques utilizar.

El aspecto fundamental del trabajo del profesor Bordas es que permite, por primera vez, controlar tanto la precisión como el tiempo computacional de las simulaciones. «Desarrollamos un método cerebral que puede ahorrar tiempo y dinero a los usuarios diciéndoles el tamaño mínimo que estos bloques de Lego deberían tener para garantizar un nivel de precisión dado, por ejemplo, podemos decir con certeza: si se puede aceptar un error del diez por ciento entonces tus bloques de Lego deben ser de 1 mm máximo, si estás bien con el veinte por ciento podrías usar elementos de 5 mm», explica. «El método tiene dos ventajas: Usted tiene una estimación de la calidad y se puede concentrar el esfuerzo computacional solo en las áreas donde se necesita, ahorrando así un tiempo computacional precioso».

Con el tiempo, el objetivo de los investigadores es proporcionar a los cirujanos una solución que se pueda utilizar durante las operaciones, actualizando constantemente el modelo de simulación en tiempo real con los datos del paciente. Pero, según el profesor Bordas, tardará un tiempo en realizarse. «Todavía tenemos que desarrollar métodos firmes para estimar el comportamiento mecánico de cada bloque de Lego que representa el cerebro, debemos desarrollar una plataforma fácil de usar que los cirujanos puedan probar y decirnos si nuestra herramienta es útil o no», dijo.

Las mujeres con sobrepeso cuando conciben son más propensas a tener un bebé con graves defectos de nacimiento, según un importante estudio.

La investigación reveló una escala móvil de riesgo para padecer problemas de salud, incluyendo defectos cardíacos congénitos, anomalías del sistema digestivo y malformaciones en los órganos genitales o en las extremidades.

El estudio es el primero en demostrar que los bebés de las mujeres con sobrepeso, pero no clínicamente obesas, también son un poco más propensos a tener problemas de salud en el primer año de vida.

El estudio, que utilizó datos de más de 1,2 millones de nacidos vivos en Suecia entre 2001 y 2014, proporciona algunas de las pruebas más convincentes hasta el momento de la relación entre el sobrepeso en el embarazo y los defectos de nacimiento. Mientras que el riesgo adicional era pequeño para las mujeres que estaban justo por encima del rango de peso saludable, el aumento progresivo en el riesgo hizo que los investigadores estubieran más seguros de que el vínculo era causal.

Martin Neovius, epidemiólogo del Instituto Karolinska y autor principal del estudio, dijo: «En términos de riesgo, es mejor ser de peso normal que con sobrepeso y mucho mejor ser de peso normal que obeso«.

Escribiendo en el British Medical Journal, los investigadores instaron a las mujeres que están planeando el embarazo para apuntar a obtener su peso dentro del rango saludable antes de la concepción.

«Se deben hacer esfuerzos para alentar a las mujeres en edad reproductiva para que adopten un estilo de vida saludable y tener un peso corporal normal antes de la concepción», escribieron los autores.

Neovius agregó que la escala móvil del riesgo sugiere que incluso la disminución de la obesidad severa a la obesidad más leve tendría un beneficio. «Es muy difícil para alguien de un IMC de 42 en convertirse en peso normal», dijo.

El estudio descubrió que un total de 43.550 bebés (3.5% de todos los nacimientos) presentaban malformaciones congénitas mayores. En comparación con las madres en el rango de peso saludable (3,4% de riesgo de defectos), el riesgo fue de 3,5% para las mujeres con sobrepeso, de 3,8 para las madres obesas y de 4,2% y 4,7% para las categorías superiores de obesidad.

Las categorías se basaron en el índice de masa corporal (IMC), con un peso saludable definido como un IMC entre 18,5 y 24, con sobrepeso de 25 a 29 y obesidad de 30 o más.

Los investigadores tuvieron en cuenta una serie de potenciales factores de error, y sus hallazgos son altamente sugerentes, aunque no son la prueba absoluta, de un nexo causal. Los científicos todavía están tratando de entender cómo el peso materno afecta al feto en desarrollo.

Los niveles alterados en las hormonas, los niveles más altos de inflamación y un deficiente suministro de alimentos vía placenta podrían jugar un papel muy importante. El pobre control de azúcar en la sangre fue citado como otro factor de riesgo potencial, aunque el vínculo permaneció cuando los diagnosticados con diabetes fueron excluidos.

Otro posible contribuyente es que las mujeres con sobrepeso, se ha podido demostrar con anterioridad, son menos propensas a tomar suplementos de ácido fólico, que, como es sabido, protege contra ciertos defectos de nacimiento. El último estudio no ha podido controlar esa posibilidad.

Neovius dijo que el riesgo de tener defectos de nacimiento era solo uno de muchos de los factores de riesgo adicionales a los que se enfrentan las mujeres con sobrepeso durante el embarazo.

«La obesidad severa confiere un riesgo excesivo para tantos otros resultados negativos para el embarazo: preeclampsia, diabetes, entre otros,» dijo. Realmente no es bueno ni para la salud de la madre ni para la del feto.

Reconoció, sin embargo, que perder peso, especialmente para aquellos que son severamente obesos, plantea un reto importante y que pocas intervenciones han demostrado ser consistentemente exitosas.

Globalmente, la obesidad es vista como un problema de salud creciente, con el número de mujeres mayores de 18 años con un IMC superior a 35 que se ha duplicado de 50 millones a 100 millones entre 2000 y 2010.

El mes de tu nacimiento puede afectar qué enfermedades te afligirán y cómo será tu salud, según una nueva investigación.

Los expertos creen que los cambios estacionales en los rayos ultravioleta, los niveles de vitamina D y los virus, más comunes en el invierno, pueden afectar el desarrollo fetal.

Científicos españoles asignaron meses de nacimiento a 27 enfermedades crónicas para ver si marcaba una diferencia en la salud a largo plazo y se sorprendieron al descubrir que tiene un impacto significativo en algunas condiciones.

Los hombres que nacieron en septiembre, por ejemplo, tenían casi tres veces más probabilidades de sufrir problemas de tiroides que los nacidos en enero.

Los bebés varones de agosto tuvieron casi el doble de riesgo de asma que los nacidos al comienzo del año.

Del mismo modo, las mujeres nacidas en julio fueron un 27 por ciento más propensas a ser diagnosticados con presión arterial alta y en un 40 por ciento con mayor riesgo de padecer incontinencia.

La Universidad de Alicante, que llevó a cabo el estudio a cerca de 30.000 personas, también encontró que algunos meses tuvieron efectos beneficiosos sobre la salud, según informa The Telegraph.

¿Qué más encontraron?

Los hombres nacidos en junio eran 34 por ciento menos propensos a sufrir depresión y 22 por ciento con menos probabilidades de ser diagnosticados de dolor lumbar.

Las mujeres nacidas en junio tenían un 33 por ciento menos riesgo de migrañas y un 35 por ciento menos posibilidades de experimentar problemas en la menopausia.

En general, los bebés de septiembre parecían tener la menor posibilidad de ser diagnosticados con alguna enfermedad crónica.

Este mes, así como octubre, se sabe que es cuando la nacen mayoría de los bebés, lo que sugiere que son concebidos en torno a Navidad.

¿Por qué hay una diferencia entre meses?

Los investigadores especulan que la enfermedad estacional podría estar detrás de la varianza, ya sea impulsando las defensas internas del cuerpo o dañándolas desde el principio.

Mientras que la luz del sol provoca la producción de vitamina D en el cuerpo y la falta de ella en los primeros meses de vida puede tener efectos duraderos sobre la salud mental y física.

La «vitamina sol» es conocida por ayudar a regular a miles de genes durante el desarrollo y una gran cantidad de investigación respalda su influencia en la salud.

«Una asociación significativa»

El profesor José Antonio Quesada, autor principal del estudio, dijo: «En este estudio hemos evidenciado una asociación significativa entre el mes de nacimiento y la aparición de varias enfermedades crónicas y problemas de salud a largo plazo.

El mes de nacimiento puede comportarse como un indicador de los períodos de exposición temprana a diversos factores, como la exposición a los rayos ultravioleta, la vitamina D, la temperatura, la exposición estacional a los virus y las alergias que pueden afectar el desarrollo del útero y el recién nacido en su primer mes de vida.

«La diferenciación de patrones por sexo encontró que puede haber una vulnerabilidad diferente en hombres y mujeres a estos factores de exposición temprana«.

¿Es el primer estudio que se realiza sobre este asunto?

Investigadores de la Universidad de Columbia encontraron hallazgos similares en un estudio que realizaron en 2015.

Descubrieron que las personas nacidas en mayo tenían el riesgo más bajo de padecer alguna enfermedad, y los nacidos en octubre el más alto.

En ese momento, los autores del informe, basado en 1,7 millones de personas, dijeron que los datos pueden ayudar a descubrir nuevos factores de riesgo de la enfermedad.

Cuatro años antes de esa investigación, los expertos revelaron que el mes del nacimiento podía afectar todo, desde la inteligencia a la esperanza de vida.

Los científicos de la Universidad de Oxford descubrieron que los bebés de la primavera corren mayor riesgo de sufrir enfermedades, como el asma, el autismo y hasta la enfermedad de Alzheimer.

También pueden ser menos inteligentes que los compañeros nacidos en otras temporadas, así como ser sobrevividos por amigos nacidos en el otoño, el Cheltenham Science Festival oído.

Relación del mes de nacimiento con tu futuro trabajo

Así como el riesgo de enfermedad, los bebés nacidos en algunos meses son más propensos a asumir ciertas carreras.

El mes del nacimiento en la investigación potencial del trabajo fue publicado usando datos por la oficina para las estadísticas nacionales en 2011.

Los resultados fueron determinados por los científicos de la Universidad de Oxford que analizaron las estadísticas del último censo.

Russell Foster, un neurocientífico con sede en la prestigiosa universidad, dijo en ese momento que los efectos eran «muy claros», a pesar de ser pequeño.

Añadió: «No estoy dando voz a la astrología, es una tontería, pero no somos inmunes a la interferencia estacional«.

Detallamos los probables trabajos que tendrán tus hijos según el mes de nacimiento

Enero              Cobrador de impuestos

Febrero           Artista

Marzo             Piloto

Abril                Dictador

Mayo              Promotor profesional

Junio               CEO

Julio                Albañil

Agosto            Estudiante problema

Septiembre    Estudiante de alto rendimiento

Octubre          Político

Noviembre     Asesino en serie

Diciembre       Dentista

Se ha convertido en la frase clave en la industria de tecnología: todas las start-ups están ahí para cambiar el mundo a través de la tecnología de vanguardia. Cuando se trata de tecnología médica, sin embargo, algunos de los nombres más grandes en Silicon Valley están a punto de hacer precisamente eso.

Apple, Google y Amazon han anunciado o están informando que están desarrollando tecnología de vanguardia para el control de la diabetes, una de las enfermedades crónicas de más rápido crecimiento, que afecta a más de 420 millones de personas en todo el mundo.

Los expertos dicen que estamos en el amanecer de una nueva era de la tecnología de vanguardia personal debido a la variedad de enfermedades crónicas, incluyendo diabetes, enfermedades del corazón y la hipertensión.

Realmente no es una sorpresa que veríamos a compañías como Apple y Google centrándose en esto», dijo Mike Matson, analista senior de la firma de inversiones Needham & Co. «Siempre están buscando nuevas oportunidades para el crecimiento y el campo de la salud es un gran mercado.

Controlar una condición crónica puede depender de un fácil acceso a los datos, dijo. «Si eres un Google o Apple, sabes cómo administrar los datos».

El último desafío relacionado con la diabetes que se anunciará es el Alexa Diabetes Challenge, que se centra en encontrar formas para que el altavoz inteligente Amazon Echo, y su asistente digital Alexa, ayude a las personas con diabetes tipo 2 a vivir vidas más saludables.

El tipo 2 es con diferencia la forma más común de diabetes, frecuentemente asociada con la obesidad. Aproximadamente el 95% de los casi 30 millones de estadounidenses con diabetes son Tipo 2.

El desafío Alexa cuenta con un premio de 125.000 dólares para quien presenta la mejor aplicación de diabetes para el Amazon Echo, así como 25.000 dólares para cada uno los cinco finalistas. El financiamiento está siendo proporcionado por la compañía farmacéutica Merck, fabricante de los medicamentos Tipo 2 Januvia y Janumet.

No es sorprendente que, para la industria tecnológica, el concurso tenga un ritmo muy rápido. Fue anunciado en abril. La fecha límite para las presentaciones fue el mes pasado. Los finalistas serán anunciados en julio. Las demostraciones de las aplicaciones seleccionadas se llevarán a cabo en septiembre y el ganador del gran premio será anunciado en octubre.

Por lo tanto, es totalmente posible que las personas con diabetes pueden estar utilizando algunas de estas aplicaciones a finales de año. Una portavoz de Amazon no quiso hacer comentarios.

«Hay tanta información disponible para la gestión de la diabetes», dijo Sara Holoubek, directora ejecutiva de Luminary Labs, una consultora de Nueva York que organiza el Alexa Diabetes Challenge en nombre de Merck y Amazon. «¿Por qué es tan difícil obtener esa información? Tal vez podamos cambiar eso».

El control de voz de Alexa es la clave. Mientras que alguien recién diagnosticado con diabetes tipo 2 podría no saber dónde empezar en la investigación y el control de la enfermedad, puede hacer preguntas básicas a Alexa que puede ayudar a que la gente vaya por el buen camino en el uso de esta tecnología de vanguardia.

«¿Qué puedo comer? ¿Cuánto ejercicio debo hacer?» Dijo Holoubek, citando algunas de las incógnitas que de repente surgen con un diagnóstico de diabetes. «Normalmente se lo preguntaría a su endocrinólogo o educador de diabetes, Alexa podría ser como tener un educador en su casa».

Pero eso es solo el comienzo. Holoubek dijo que Merck y Amazon prevén un hogar en red que incorpora varios dispositivos inteligentes. Por ejemplo, una persona con diabetes tipo 2 podría pesarse en una báscula inteligente, que transmitiría los datos al Eco. El monitor de glucosa en sangre de la persona haría lo mismo.

Ahora imagina si la persona le pregunta a Alexa si estaría bien comer algunas patatas fritas. Alexa teóricamente sería capaz de calcular el efecto que esto podría tener en su azúcar en la sangre. El sistema sería capaz de sugerir cuánta actividad sería necesaria para equilibrar las cosas o, mejor aún, llegar a una merienda más saludable.

Tengo diabetes tipo 1, la forma autoinmune que requiere inyecciones diarias de insulina, y el control de la enfermedad es un trabajo a tiempo completo. Ya tengo algunos gizmos muy cool. Llevo un sensor de glucosa en mi torso que envía datos a mi iPhone, que a su vez alimenta mi nivel de azúcar en sangre a mi reloj de Pebble para una fácil visualización.

Tengo Eco de Amazon en casa. Sería impresionante si pudiera simplemente preguntarle a Alexa cuál es mi nivel de azúcar en la sangre si estoy dando vueltas por la casa sin mi reloj, o si estoy en peligro de que mi nivel de azúcar baje demasiado.

¿Sería genial si pudiera preguntarle a Alexa cuántos carbohidratos hay en un plato de espagueti carbonara? ¿O incluso ha Alexa calcular mi dosis de insulina antes de una comida? Sería una auténtica tecnología de vanguardia.

Sin duda, hay muchas pruebas que se deben hacer antes de que estos sistemas estén controlando algo así. Pero el Alexa Diabetes Challenge ofrece una clara indicación de que la industria de tecnología de vanguardia está llevando los límites más allá.

Apple también está ocupado en este frente, pero, como de costumbre, la compañía mantiene sus cartas muy escondidas.

De acuerdo con recientes informes que se han filtrado, Apple está dedicando recursos significativos, y mucho dinero, a dar a su Apple Watch la capacidad de monitorear el azúcar en la sangre sin un sensor que se insertae debajo de la piel.

Otros lo han intentado y no han logrado esta hazaña, por lo que si Apple puede conseguirlo, representaría un gran avance en el cuidado de la diabetes.

Según informes, la compañía tiene docenas de investigadores biomédicos tratando de medir el azúcar en la sangre usando sensores ópticos, tal vez implantados dentro de la banda del Apple Watch. Los sensores emitirían una luz a través de la piel que proporcionaría lecturas de una manera indolora, no invasiva.

CNBC informó el mes pasado que el director ejecutivo de Apple, Tim Cook, fue visto «usando un prototipo de glucosa-tracker» con su Apple Watch. Lo mejor que puedo decir es que Cook no tiene diabetes, por lo que aparentemente se está usando como conejillo de indias para ver cómo responde la tecnología de su empresa a los diferentes alimentos que come.

Por su parte, la compañía matriz de Google, Alphabet, anunció el año pasado que su filial de ciencias de la vida, Verily, se asoció con la compañía farmacéutica francesa Sanofi en una empresa conjunta de 500 millones de dólares destinada a mejorar el cuidado de la diabetes. Verily tiene una sociedad separada con la farmacéutica británica GlaxoSmithKline.

Entre las varias tecnologías que está persiguiendo es una lente de contacto elegante que supervisaría niveles de azúcar de sangre. Está siendo desarrollado conjuntamente con la compañía farmacéutica suiza Novartis.

El mercado mundial para el cuidado de la diabetes tendrá un valor de 35.500 millones de dólares en 2024, según Grand View Research, y esto representa una oportunidad de negocio natural para cualquier persona en el espacio de la tecnología de la información.

Los seres humanos saben silenciar un teléfono que suena cuando están en una biblioteca tranquila, y decir «gracias» después de que alguien presta una mano amiga, es decir, sabemos tener buenos modales. Ahora, los robots aprenderán esta etiqueta también, gracias a un proyecto de investigación que pretende enseñar buenos modales a los robots.

Al enseñar a los robots tales normas sociales, los investigadores piensan que las máquinas podrían interactuar mejor con los seres humanos. Las etapas iniciales del proyecto fueron completadas recientemente por un equipo de investigadores financiado por la Agencia de Proyectos Avanzados de Investigación en Defensa (DARPA), una rama del Departamento de Defensa de Estados Unidos dedicada al desarrollo de nuevas tecnologías militares.

Los investigadores han estudiado cómo los seres humanos reconocen y reaccionan a las normas sociales, y han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que permite a un robot aprender estos buenos modales basándose en los datos humanos.

Según los investigadores, un sistema de inteligencia artificial (IA) podría eventualmente «intuir» cómo comportarse en ciertas situaciones, al igual que las personas.

«Si en un futuro cercano vamos a estar rodeados de robots, coches sin conductor y asistentes digitales virtuales en nuestros teléfonos y hogares como lo imaginamos hoy, entonces esos asistentes tendrán que aprender buenos modales y las mismas normas que nosotros«, agregó. Reza Ghanadan, gerente del programa DARPA, dijo en un comunicado

Utilizando el ejemplo de la biblioteca, los investigadores dijeron que un sistema de contestador automático con IA no respondería automáticamente, silenciando el timbre del teléfono o hablando en voz baja.

Este es solo uno de una larga lista de normas sociales y éticas que las máquinas necesitan aprender, pero que los humanos aprenden desde la más tierna infancia, aunque algunos lo disimulen. La gente también puede aprender nuevas normas más fácilmente porque ya tienen una compleja red de normas, según los investigadores.

«Eso es algo con lo que todos estamos familiarizados, ya que la gente ‘normal’ detecta las violaciones de normas muy rápidamente», dijo Ghanadan. «La incertidumbre inherente a este tipo de datos humanos hace que el aprendizaje automático de las normas humanas sea extremadamente difícil, al igual que los buenos modales«.

A la mayoría de nosotros se nos enseñó que decir «gracias» es simplemente lo más educado que se puede hacer. Pero investigaciones actuales en psicología social sugieren que decir «gracias» va más allá de los buenos modales, también sirve para construir y mantener relaciones sociales.

Esta premisa tiene su base en la teoría de la gratitud de encontrar-recordar-y-enlazar, propuesta por la psicóloga estadounidense Sara Algoe, de la Universidad de Carolina del Norte. Según esta teoría, la gratitud induce:

• La iniciación de nuevas relaciones sociales (una función de búsqueda)
• Orienta a las personas a las relaciones sociales existentes (una función de recordar)
• Promueve el mantenimiento y la inversión en estas relaciones (una función de enlace)

Como con todas las emociones, la gratitud puede ser sentida y expresada. La evidencia de cómo el sentimiento de gratitud funciona para encontrar, recordar y enlazar en las relaciones sociales es fuerte. Desde la promoción de la ayuda y la confianza hasta la reducción de la agresión, sentirse agradecido da lugar a una amplia gama de resultados que benefician a ambas partes en una relación social.

Volviendo a expresar gratitud, el trabajo existente es relativamente escaso. La evidencia que existe en gran medida se centra en las relaciones sociales en curso, como las que existen entre parejas enamoradas.

Hasta ahora, el proyecto DARPA ha logrado proporcionar un marco para ese aprendizaje automático, pero hay más trabajo por hacer, dijeron los investigadores. Ghanadan agregó que un robot debería tener la capacidad de aprender, representar, activar y aplicar el gran número de normas que la gente espera que otros obedezcan, aprendiendo buenos modales.

Al crear un marco para desarrollar y probar estos complejos algoritmos de «modales», los investigadores dijeron que el proyecto podría ayudar a acelerar la capacidad de las máquinas para aprender y imitar a los humanos en su mejor comportamiento y buenos modales.