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VER VIDEO AQUÍ El ayuno que a mí me agrada es: que rompas las cadenas de la injusticia y desates los nudos que aprietan el yugo; que liberes a los oprimidos y acabes con toda tiranía. Que compartas tu pan con el hambriento y recibas en tu hogar al que no tiene techo. Que vistas al desnudo y no te desentiendas de tu prójimo". Ishaiahu 58:6-7 Las palabras del profeta Ishaiahu, nos comprometen a buscar la sinceridad y la justicia social detrás de los rituales para que no queden vacíos y sin sentido. Del mismo modo, el proceso de arrepentimiento debería ser sincero, auténtico, producto de un análisis profundo de nuestras acciones. En pocos días comienza un nuevo año. Aprovechemos estos momentos para salir de la obligación de cumplir mandatos y asumamos la responsabilidad de hacernos cargo de nuestras decisiones. Comparto palabras de la Rabina Dalia Marx, en el epílogo de su libro "A través del año judío" (Ed. Sifrei Kodesh) Sea la voluntad Que caminemos hacia la paz Y avance...

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Israel utiliza la IA para identificar con antelación a los pacientes de riesgo


Una nueva tecnología desarrollada por la Universidad de Tel Aviv, en colaboración con el Centro Médico Sourasky de Tel Aviv, utiliza la inteligencia artificial para identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad grave en sus primeras fases.

La nueva tecnología se centra en las infecciones del torrente sanguíneo, que son una de las principales causas de muerte en todo el mundo.

Los científicos desarrollaron un programa de IA para estudiar las historias clínicas electrónicas de unos 8.000 pacientes del Centro Médico Sourasky de Tel Aviv con infecciones del torrente sanguíneo. Los resultados del estudio se publicaron en la revista Scientific Reports.

Tras analizar los datos y el historial médico de cada paciente, el programa fue capaz de identificar automáticamente los factores de riesgo a partir de las historias clínicas con una tasa de éxito del 82%.

"Trabajamos con las historias clínicas de unos 8.000 pacientes con infecciones del torrente sanguíneo entre los años 2014 y 2020, durante su hospitalización y hasta 30 días después, independientemente de si el paciente murió o no", explicó el profesor Noam Shomron.

"Ahora estamos trabajando con el personal médico para entender cómo puede utilizarse esta información para clasificar a los pacientes en función de la gravedad de su infección", añadió.

Una vez introducidos los datos del paciente, el algoritmo fue capaz de predecir el curso de la enfermedad, lo que sugiere que en el futuro será posible categorizar a los pacientes de antemano en función de sus posibles riesgos para la salud.

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