miércoles, 31 de mayo de 2017

Escáner Cerebral, mejor que el Poligrafo

Cuando se nos pregunta por un procedimiento técnico para detectar mentiras, suele venirnos a la cabeza la prueba del polígrafo. Este método mide parámetros del organismo concretos de la persona interrogada (la conductividad de la piel, el pulso y la respiración) y utiliza patrones de reacción para identificar afirmaciones falsas. Sin embargo, la capacidad predictiva de tal procedimiento suscita controversia. Para esclarecer el tema, investigadores dirigidos por Daniel Langleben, de la Universidad de Pensilvania, decidieron comparar el polígrafo con la tomografía de resonancia magnética funcional (RMf). El escáner cerebral aventaja al polígrafo, concluyeron.
Para su estudio, solicitaron a 28 sujetos que escribieran un número entre el tres y el ocho en una hoja de papel sin que nadie lo viera. A continuación, se les practicó la prueba del polígrafo. También se les sometió a un interrogatorio mientras yacían en el escáner de RMf. Se les preguntó cuál era la cifra que habían apuntado, entre otras cuestiones. Los participantes habían recibido la instrucción de responder con un «no» si el número se encontraba entre tres y ocho, de manera que estaban obligados a mentir en algún momento.
Los tres neurocientíficos sin experiencia en detección de mentiras que participaron en el estudio fueron más diestros en averiguar la mentira mediante RMf que los tres expertos con el polígrafo como método de exploración. En concreto, las probabilidades de desenmascarar las mentiras aumentaban hasta en un 24 por ciento con al escáner cerebral. A pesar de que no existe una señal característica en el cerebro que delate el acto de mentir, los investigadores lograban distinguir el engaño a partir de la actividad de numerosas redes neuronales que reflejaban las oscilaciones que se daban en tiempo real.
Con todo, ninguno de estos procedimientos se mostró infalible. De vez en cuando, tanto el polígrafo como la RMf conducían a pistas falsas.
Fuente: Journal of Clinical Psychiatry, vol. 77, págs. 1372-1380, 2016

domingo, 28 de mayo de 2017

Hoyuelos de Venus (tercera parte)

Los hoyuelos de Venus o romboide de Michaelis
Los hoyuelos de Venus son esos pequeños círculos que se forman en la parte baja de la espalda de las mujeres y hombres, que para ciertas personas otorgan valor estético o erótico; reciben su nombre de la diosa Venus y a veces es objeto de fetichismo. Aunque esto es un gusto y siempre hay a quien no le son de agrado. Estos, al igual que los hoyitos de los cachetes y la barbilla, son genéticos y se deben al tamaño y tono de un ligamento.

¿Cómo se producen?
Estos famosos hoyuelos aparecen en el espacio anatómico denominado “El rombo de Michaelis” que no es más que el área comprendida entre la apófisis espinosa de la 5ta. vértebra lumbar, las espinas ilíacas y el punto de unión de los glúteos (todas las personas los tenemos, sin embargo, solo en algunos pueden verse). Los hoyuelos de la espalda se forman al unirse los planos superiores (piel y tejido celular subcutáneo) con el sacro mediante fibras colágenas (tejido ligamentario). Su localización y forma se explica porque es el punto donde se junta el hueso sacro con la pelvis.
Que estos sean visibles o no dependen primeramente del componente genético de cada persona.
Desafortunadamente no podemos elegir tenerlos o no, pero aquellas personas que los poseen son afortunadas, ya que estos se consideran bastante sexys. Si estos están marcados es una señal de buena circulación y de tener un cuerpo saludable, pues son más visibles cuando el porcentaje de grasa corporal es mínimo, debido a que los hoyuelos están localizados en donde no hay músculo. La mejor manera de tenerlos es perdiendo grasa corporal. Si tienes demasiada grasa que cubre los hoyuelos, estos no se podrán ver.

sábado, 27 de mayo de 2017

Hoyuelos de Venus (segunda parte)


Se debe su epónimo al obstetra que lo describió en el siglo XIX, el alemán Gustav Adolph Michaelis que  se describe desde el punto de vista anatómico por los siguientes elementos óseos: Apófisis espinosa de la quinta vértebra lumbar, que corresponde a la parte superior del rombo. Espinas iliaca postero-superiores derecha e izquierda y el vértice del pliegue inter-glúteo. La especialidad que se encuentra más relacionada con el Rombo de Michaelis es la Obstetricia y fue usada como referencia de las estructuras anatómicas internas.  En lo que se refiere a los hoyuelos de Venus, como menciono es un epónimo popular, su nombre anatómico es "Fosas Lumbares Laterales", 

Los hoyuelos de Venus, pozos de Venus u hoyuelos de la espalda son los nombres informales de unas ligeras depresiones lumbares llamadas en latín fossae lumbares laterales (fosas lumbares laterales) a las que ciertas personas otorgan valor estético o erótico; reciben su nombre de la diosa Venus y pueden ser objeto de fetichismo. Estos hoyuelos pueden delimitar la zona de la espalda conocida como el rombo de Michaelis (lugar de referencia en el que los obstetras miden la pelvis de las gestantes).

En base a mi experiencia personal y haciendo un recordatorio, quizá si tenga alguna relevancia clínica, ya que es asiento común de alteraciones relacionadas con el cierre del tubo neural a ese nivel y que son bastante frecuente, por mencionarles algo, en algunos recién nacidos podemos observar unas manchas marmóreas erróneamente llamadas “manchas mongólicas” ya que se refieren  a las trisomías 21 o Síndrome de Down pero, no solo éste síndrome las posee. Hay personas no afectadas con éstas manchas y no necesariamente tienen relación con el síndrome de Down. Es también asiento de los meningoceles, mielo meningoceles, espina bífida entre otras alteraciones de la columna y médula espinal solo por mencionar la zona de las fosas lumbares. En cuanto a sintomatología son común las lumbalgias y las hernias de disco entre la quinta vértebra lumbar y la primera del sacro y se toma como referencia para cuantificar el grado de lordosis en radiología.

Fuera de lo anterior, el poseer o no esos “hoyuelos de Venus” no es relevante ni significativo en cuanto a la clínica se refiere si no existen ninguna de las patologías mencionadas. Los que nos dedicamos a la medicina solo lo referimos como sitio anatómico como cualquier otro del cuerpo humano.

Hoyuelos de Venus

Los hoyuelos que se forman en la parte baja  de la espalda de las mujeres y en los hombres encima de los glúteos, a los lados de la columna vertebral. Estos a menudo pasan desapercibidos, pero son capaces de despertar grandes pasiones.

Anatómicamente hablando, se tiene la columna lumbar que se une con el sacro, esta tiene dos huesos de la cadera, uno en cada lado. Después está el rombo de Michaelis, que es el espacio anatómico comprendido entre la apófisis espinosa, las espinas ilíacas y el punto de unión de los glúteos. Justo encima se encuentran los hoyuelos de Venus.
No se puede elecuerpo saludable, pues son más visibles cuando el porcentaje de grasa corporal es mínimo. Si no se tienen de manera natural, no es posible conseguirlos, porque los hoyuelos están localizados en donde no hay músculo, pero cabe la posibilidad de que perdiendo grasa corporal se noten un poco.
gir tenerlos o no; ya que es una cuestión genética. Si están marcados puede ser una señal de buena circulación y de tener un 
Los hoyuelos de Venus también son conocidos como agujeritos o por su nombre en inglés back dimples, bum dimples o dimples of Venusy son tan populares que incluso hay grupos en Facebook y se comparten fotos. Son tan populares y deseados que, incluso, se han convertido en todo un fetiche.

miércoles, 24 de mayo de 2017

La fórmula de la inteligencia

Desde hace unos años, la informática­ asume el reto de crear máquinas inteligentes. Se han cosechado ciertos éxitos, pero aún no se ha logrado reproducir las características de la inteligencia humana. 

¿Qué la distingue de la artificial? 

¿Existe una receta única para la inteligencia?

No todas las máquinas inteligentes presentan rasgos humanos, como el robot iCub. Con una altura de poco más de un metro, es capaz de gatear como un bebé y de reconocer objetos. 

Los ordenadores no solo calculan y revisan bancos de datos mejor que los humanos; también nos superan en los juegos de mesa y concursos de preguntas y respuestas.

Las máquinas inteligentes llevan a cabo todas estas actividades de manera diferente que los humanos. Por ello, no aportan ninguna explicación sobre nuestra manera de razonar.

Un concepto novedoso relaciona la inteligencia con la compresión de datos. Ello debe facilitar la medición y comparación de la inteligencia artificial con la humana.


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¿Cómo están cambiando los robots nuestra manera de vivir y de trabajar?

En los últimos años hemos asistido a la creación de máquinas capaces de vencer al campeón del mundo de ajedrez, concebir hipótesis científicas y formular predicciones que superan a las de los expertos. 

¿Son inteligentes?

¿Cómo nos relacionaremos con ellos en el futuro?

La idea de que puede hablarse de numerosas inteligencias debería seducir a cualquiera: cuantas más existan, más posibilidades se tienen de destacar en alguna de ellas. En 1983, el psicólogo estadounidense Howard Gardner propuso ocho tipos de inteligencia. Sin embargo, su hipótesis, que dejó plasmada en el libro Estructuras de la mente: La teoría de las inteligencias múltiples, recibió duras críticas. Entre ellas, las de Perry Klein, de la Universidad de Ontario, quien tildó la propuesta de tautológica y no refutable. Esta teoría se encontraba en el extremo opuesto de otra línea de investigación, según la cual solo existe un tipo de inteligencia; esta se concibe matemáticamente a través de la informática y las ciencias de la computación.

La discusión sobre la esencia de la inteligencia se alimenta en la actualidad de nueva savia, pues las máquinas de hoy llevan a cabo proezas que hace unos años se hubieran catalogado como inteligentes. Cuando en 1997, la computadora Deep Blue destronó al por entonces ajedrecista campeón del mundo Gary Kasparov, esa victoria de la máquina sobre el hombre se consideró histórica. Algunos apuntaron, quizás a modo de consuelo, que en el juego de tablero oriental "go" los programas informáticos, incluso los mejores, exhibían una mediocridad lamentable. Pero los progresos en este ámbito han sido espectaculares. En marzo del año pasado, AlphaGo, un programa de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Google, logró vencer por 4 a 1 al campeón mundial, el surcoreano Lee Sedol.

En el juego de las damas, el éxito de la IA es absoluto. Ningún humano ha conseguido vencer al programa canadiense Chinook. Desde 2007, se sabe que su estrategia de juego es óptima, imposible de mejorar. Según la teoría de juegos, se pueden describir las estrategias óptimas de todos los juegos de este tipo, sin embargo, en el ajedrez parece que todavía se tardarán bastantes decenios hasta descubrir su determinación computacional.

Almacenar una gran cantidad de información o evaluar de manera rápida y sistemática los datos simbólicos (la posición de los peones en un tablero de ajedrez, por ejemplo) son funciones que permiten a las máquinas convertirse en jugadores de élite. Pero los investigadores en IA han comprobado, también en relación con los juegos de mesa, que reproducir el funcionamiento intelectual humano para proporcionar a los ordenadores la capacidad de llevar a cabo actividades más complejas resulta complicado. (En el caso del ajedrez, nadie ha sabido por ahora describir los algoritmos que determinan el juego de los campeones.)

Coches inteligentes

Una de las tareas que nosotros llevamos a cabo de modo automático es conducir. ¿Cómo somos capaces de ello? La conducción de automóviles nos exige facultades que van mucho más allá de la simple memorización o la comprensión de datos simbólicos (una señal de stop, un ceda el paso, etcétera). Por ahora, solo poseemos una comprensión muy limitada sobre el asunto. De hecho, los vehículos autónomos utilizan técnicas que difieren por completo de las que aplicamos en la conducción.

Nadie duda de que para conducir como un humano, el ordenador tendría que analizar una gran variedad de imágenes que cambian con rapidez. ¿Dónde se encuentra el borde de esta calle cubierta de hojas? ¿Qué es esa mancha negra que cubre la calzada a 50 metros de donde estamos? ¿Se trata de un hoyo o de un charco de aceite? La lista de supuestos resulta casi interminable.

Fabricar un vehículo inteligente capaz de aplicar nuestros métodos para desplazarse sin problemas exigiría desarrollar técnicas de análisis de imagen mucho más avanzadas que las actuales. Por este motivo, los sistemas de guiado automático de hoy en día «conducen» de modo muy distinto al de los humanos. Los vehículos autónomos de Google, por ejemplo, recurren a un sistema de geolocalización muy preciso y a «mapas» que muestran de manera más detallada que otros (incluidos los de Google Maps) la forma y el trazado de la calzada, la señalización viaria y todos los elementos importantes del entorno. Estos automóviles se valen también de radares que llevan instalados a bordo, de lídares (dispositivos de medición de alcance) y de sensores colocados en las ruedas.

martes, 23 de mayo de 2017

CI (IQ) de 150 superdotado o con superdotación intelectual

¿Qué significa un CI (IQ) de 150 en la Escala de Cattell?

Aquí hay información sobre el coeficiente intelectual de 150 puntos en la escala de Cattell y comparación de este valor y su percentil con valores de otras escalas.

- La escala

En todos los casos es indispensable saber de que escala estamos hablando porque los valores NO SON EQUIVALENTES entre escalas. Por ejemplo, NO ES LO MISMO 150 en la escala de Wechsler que 150 en la escala de Cattell. En la actualidad la escala de Cattell es reconocida por ser utilizada por algunas orgainzaciones de alto cociente intelectual como MENSA.

- Percentil

Un CI de 150 en la escala de Cattell corresponde a un

percentil de 98,1 (para ser más precisos: 98,13895748).

Esto significa que la persona obtuvo un valor de CI mayor que el 98,1% de la población. O dicho de otra manera el 1,9% de la población obtendrá un valor de CI igual o mayor a 150. El percentil se usa tambien para comparar el valor obtenido en el test con los valores que se obtienen en otros tests que usan escalas distintas.

- Comparación con otras escalas:

Como ya dijimos, hablar de un coeficiente intelectual sin mencionar la escala no tiene sentido. Es indispensable conocer la escala. Usando los percentiles más cercanos se pueden comparar los puntos de CI obtenidos en los distintos tests.

En este caso:

  • 150 en la escala de Cattell, es equivalente a..
  • 131 en la escala de Wechsler, y es equivalente a...
  • 133 en la escala de Standford-Binet

- Desviación estandar (o "desviación típica")

La desviación estandar muestra cuanto se aleja un valor de la media estadística. Ya que los test de cociente intelectual de Cattell tienen una desviación estandar de 24 puntos y la media es 100, un CI de 150 se corresponde con

2,08 desviaciones estandar.

Aunque los criterios usados pueden variar, el concenso general es el de considerar superdotado (o con altas capacidades o con superdotación intelectual) a la persona que obtiene un valor a partir de 2 desviaciones estandar (CI de 148 en Cattell)

- Frecuencia

Se puede calcular que aproximadamente

1 de cada 54 personas tiene un CI igual a 150 en Cattell.

¿Con cuánto coeficiente intelectual, se considera superdotado?

Tabla de CI y Percentiles en la Escala de Cattell

Esta tabla muestra el percentil que le corresponde a cada valor de coeficiente intelectual entre 100 y 196, obtenido en tests que usan la escala de Cattell.

También se incluye la "frecuencia" de cada valor de coeficiente intelectual, es decir 1 de cada cuántas personas obtiene un valor de CI igual o mayor.

La "desviación estándar" o "desviación típica" se refiere a un concepto matemático que indica (dicho de manera simple) que tan lejos se encuentra un valor de la media estadística del conjuto de valores. En la escala de Cattell, una desviación estándar corresponde a 24 puntos de CI. Más allá de las diferencias de opinión al respecto, en general se considera superdotado (o con altas capacidades o con superdotación intelectual) a quien obtiene un CI a partir de 2 desviaciones estandar (CI de 148 en la escala de Cattell).

Cl Percentil Frecuencia Desviador
(1 de cada...) Están dard
100 50.00 2.0 0.00
101 51.66 2.1 0.04
102 53.32 2.1 0.08
103 54.97 2.2 0.13
104 56.62 2.3 0.17
105 58.25 2.4 0.21
106 59.87 2.5 0.25
107 61.47 2.6 0.29
108 63.06 2.7 0.33
109 64.62 2.8 0.38
110 66.15 3.0 0.42
111 67.66 3.1 0.46
112 69.15 3.2 0.50
113 70.60 3.4 0.54
114 72.02 3.6 0.58
115 73.40 3.8 0.63
116 74.75 4.0 0.67
117 76.06 4.2 0.71
118 77.34 4.4 0.75
119 78.57 4.7 0.79
Cl Percentil Frecuencia Desviador
(1 de cada...) Están dard
120 79.77 4.9 0.83
121 80.92 5.2 0.88
122 82.03 5.6 0.92
123 83.11 5.9 0.96
124 84.13 6.3 1.00
125 85.12 6.7 1.04
126 86.07 7.2 1.08
127 86.97 7.7 1.13
128 87.83 8.2 1.17
129 88.65 8.8 1.21
130 89.44 9.5 1.25
131 90.18 10 1.29
132 90.88 11 1.33
133 91.54 12 1.38
134 92.17 13 1.42
135 92.76 14 1.46
136 93.32 15 1.50
137 93.84 16 1.54
138 94.33 18 1.58
139 94.79 19 1.63
Cl Percentil Frecuencia Desviador
(1 de cada...) Están dard
140 95.22 21 1.67
141 95.62 23 1.71
142 95.99 25 1.75
143 96.34 27 1.79
144 96.66 30 1.83
145 96.96 33 1.88
146 97.24 36 1.92
147 97.49 40 1.96
148 97.72 44 2.00
149 97.94 49 2.04
150 98.14 54 2.08
151 98.32 60 2.13
152 98.49 66 2.17
153 98.64 73 2.21
154 98.78 82 2.25
155 98.90 91 2.29
156 99.02 102 2.33
157 99.12 114 2.38
158 99.22 128 2.42
159 99.30 143 2.46
Cl Percentil Frecuencia Desviador
(1 de cada...) Están dard
160 99.38 161 2.50
161 99.45 181 2.54
162 99.51 204 2.58
163 99.57 231 2.63
164 99.62 261 2.67
165 99.66 296 2.71
166 99.70 336 2.75
167 99.74 381 2.79
168 99.77 434 2.83
169 99.80 495 2.88
170 99.82 565 2.92
171 99.85 647 2.96
172 99.87 741 3.00
173 99.88 850 3.04
174 99.90 977 3.08
175 99.9111 1,125 3.13
176 99.9229 1,297 3.17
177 99.9332 1,498 3.21
178 99.9423 1,733 3.25
179 99.9502 2,008 3.29
Cl Percentil Frecuencia Desviador
(1 de cada...) Están dard
180 99.9571 2,331 3.33
181 99.9631 2,709 3.38
182 99.9683 3,155 3.42
183 99.9728 3,680 3.46
184 99.9767 4,299 3.50
185 99.9801 5,030 3.54
186 99.9830 5,896 3.58
187 99.9856 6,921 3.63
188 99.9877 8,139 3.67
189 99.9896 9,586 3.71
190 99.9912 11,310 3.75
191 99.9925 13,365 3.79
192 99.9937 15,820 3.83
193 99.9947 18,757 3.88
194 99.9955 22,276 3.92
195 99.9962 26,499 3.96
196 99.9968 31,574 4.00