Antonio Contreras

IA aplicada a Salud Pública: resumen técnico de "How AI can be used to promote public and population health" (Frontiers in Public Health, 2026). frontiersin.org/journals/publi… El artículo resume aplicaciones del Microsoft AI for Good Lab en salud, enfocadas en prevención y equidad. 🧵

⚙️“A genomic strategy for precision medicine in rare diseases: integrating customized algorithms into clinical practice” @ibis_sevilla @FProgresoysalud @HospitalUVRocio. 👉 Disponible en #risalud hdl.handle.net/10668/31164 #BVSSPA #EnfermedadesRaras #Genómica

Endocrinos identifican la obesidad como el principal factor asociado a la hipertensión arterial consalud.es/profesionales/…

🔆 ¿Conoces nuestro visualizador del potencial de energía solar de edificios? El visualizador permite introducir una ubicación para centrarse en la zona de estudio para ver: ☀️ La capacidad fotovoltaica del edificio 📅 La media a lo largo del año 📍 Una malla puntual para identificar la mejor localización de las placas solares 🌐 Explóralo aquí 👉 eficiencia-energetica.ign.es/solar/ #IGNSpain #CNIG #EnergíaSolar #EficienciaEnergética #Sostenibilidad #Geografía #EnergíaRenovable #SolarMaps #Geospatial #DatosAbiertos #TransiciónEnergética @CienciaGob @CIEMAT_OPI  @P_Recuperacion  @transportesgob

Nueva edición de la agenda #escolar littlecoders.dev curso 2026 -2027. Aprende #python mientras organizas tu día. amzn.eu/d/0dNeWuMp

NanoStruct, a Würzburg-based startup offering an analysis platform for the rapid #identification of harmful #bacteria in food, has closed a #Seed funding round of €2.6 million. 🇩🇪 🦠🥫 eu-startups.com/2026/05/wurzbu…

And why health experts believe it can be contained. trib.al/B71VSpx

#Valencia | 🏥@HospitalLaFe lidera ensayos que pueden cambiar el pronóstico de la #leucemia 🎤En una entrevista exclusiva nos confirman que liderar esta estructura “supone un gran esfuerzo organizativo y de coordinación”, consalud.es/autonomias/c-v…

#Hantavirus Epidemiología, transmisión, clínica y prevención

Acabamos de abrir una posición para quien le motive trabajar en los fundamentos técnicos de una plataforma de datos en tiempo real como @tinybird, con todo lo que eso conlleva: infraestructura cloud, sistemas distribuidos, observabilidad, mucho trabajo por hacer en performance, fiabilidad y optimización de costes… tinybird.co/job-offers/d3a… 👇🏻

📢 Eva Toro, Técnico de Gestión Documental de la #BVSSPA, presenta #RISaludANDALUCIA, el Repositorio Institucional del Sistema Sanitario Público de Andalucía, en el #EncuentroRepositorioSalud2026. 👉 #Risalud: repositoriosalud.es #AccesoAbierto #GestiónDocumental

💬 Viewpoint by Canio Martinelli, MD, MSc, Vincenzo Carnevale, PhD, MSc, Alfredo Ercoli, MD, PhD, and Antonio Giordano, MD, PhD: #AI yields higher empathy scores in text assessments but cannot perform clinical examination or patient care. Clinician oversight and presence remain essential in #Medicine. ja.ma/4uml3yj

Scaling Artificial Intelligence in Health, OECD, Paris, doi.org/10.1787/a436e1….

🧠Puede un reloj inteligente ayudarnos a prevenir el ictus gracias a la #IA? 💻En el BSC desarrollamos una tecnología para ayudar a predecir el riesgo de ictus mediante dispositivos móviles. El investigador @lezzidan nos explica cómo funciona. 💫Su sueño? Que esta herramienta sea una realidad en todos los hospitales. ✨💻Esto es #IAcción: la IA en acción en el BSC.

Hemos diseñado una app para familias con niños con #TEA, que acuden al dentista y necesitan vídeos explicativos (que hemos categorizado y quitado aquellos con fake news). Además, hemos creado pictogramas para facilitar la visita en la clínica dental. dientea.es 😊

A single photograph of your retina. 30 seconds. No blood draw needed for the initial screen. Six diseases screened simultaneously. A study published this week in Nature Medicine introduces Reti-Pioneer, an AI framework that detects type 2 diabetes, gout, osteoporosis, hypertension, hyperlipidemia, and thyroid disease from a standard color fundus photograph. The kind taken at any routine eye exam. The framework was developed on 107,730 retinal images from both community and hospital cohorts across the UK and China. It achieved AUCs of 0.833 for type 2 diabetes, 0.832 for gout, 0.787 for osteoporosis, 0.740 for hypertension, 0.736 for hyperlipidemia, and 0.699 for thyroid disease. It generalized across six external validation cohorts, including resource-limited settings. In a prospective silent trial embedded in a primary care clinic, the system processed 30 to 50 patients per day and completed screening in 30.6 seconds per case. Not minutes. Seconds. Compare that to the standard workflow: blood draw, lab processing, results returned hours or days later, follow-up appointment to review. In a subsequent clinical pilot for type 2 diabetes, it achieved an AUC of 0.776 with a negative predictive value of 0.966 in that pilot population. That means a negative screen reliably rules out disease and identifies who actually needs confirmatory labs. It outperformed the Finnish Diabetes Risk Score, a widely used diabetes risk questionnaire. The biological basis is real. The retinal microvasculature reflects systemic metabolic and endocrine status. The team validated this by linking retinal AI features to plasma proteomic signatures and polygenic risk scores. This is not a black box finding correlations in noise. It is detecting vascular and neural changes that precede clinical disease. Now think about where this matters most. Rural clinics with no lab infrastructure. Community health centers in low-resource settings. Mobile screening programs. Anywhere a camera exists but phlebotomy and lab turnaround do not. One photograph. Six diseases. Half a minute. This is the kind of AI application that should be fast-tracked toward clinical deployment. It requires no specialist image interpretation. It requires no blood. It adds zero patient discomfort. And it identifies risk early, when intervention actually changes outcomes. The technology to screen millions of people for six chronic diseases with nothing but a retinal camera and an internet connection already exists. It was validated in Nature Medicine this week. AI used in this post: GPT5.5-Thinking Extended mode, Claude Opus 4.6

Japón tiene un problema enorme: su población es tan vieja que necesitan 570,000 cuidadores que no existen. El trabajo es físicamente brutal, mal pagado, y los hombres jóvenes nunca lo consideraban. Solución de una empresa en Nagoya: contratar culturistas. Les pagan el gimnasio, les subsidian las proteínas, y a cambio usan esa fuerza para mover pacientes, asistir en higiene y cuidar ancianos. Lo que empezó como experimento ya incluye luchadores de MMA y ex-luchadores de sumo. Atletas con carreras cortas y pocas salidas económicas encontrando propósito en residencias de adultos mayores. El dato más brutal: si no se resuelve, para 2030 el problema le costará a Japón 58,900 millones de dólares en productividad perdida. Y el plotw twist que nadie esperaba: la mayoría llega por los músculos y se queda por las personas. Un culturista que cuida a una señora que pinta con la boca porque no puede usar las manos dijo: "Llegué por la musculación. Descubrí que los cuidados son mucho más que eso."

PETHEMA impulsa un registro epidemiológico nacional de pacientes adultos con Leucemia Mieloide Aguda (#LMA) para conocer la realidad clínica de esta enfermedad en España.

La Comisión Europea presenta una nueva herramienta de IA para luchar contra las alertas agroalimentarias y el fraude alimentario telecomkh.info/?p=24908 #ComisiónEuropea #TraceMAP #AlertasAgroalimentarias #SeguridadAlimentaria #FraudeAlimentario #salud #InteligenciaArtificial

Microsoft abre el código de MS-DOS 1.0 Microsoft libera el código fuente de DOS en su 45.º aniversario , revelando la primera versión pública del sistema operativo para IBM PC blog.elhacker.net/2026/04/micros…

📢@AEMPSGOB publica nueva resolución sobre cambio de formatos de algunos antibióticos en el marco del PRAN para disminuir: ✅ #ResistenciaAntibióticos ✅ Automedicación Avalado por evidencia científica y siguiendo recomendaciones de la Guía del SNS 💻bit.ly/4tIFvts