iVRi

Fijadiciembre 25, 2023Uncategorizedadmin

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Feliz navidad

iVRi investigación e innovación en realidad virtual inclusiva

innovación e investigación en realidad virtual inclusiva

Universidad de Burgos (Pedro SANCHEZ-ORTEGA + vrirv

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Nuevo proyecto

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¿Preparado para nuevos proyectos?

Castillo de Burgos

enero 16, 2026Uncategorizedadmin

Castillo de Burgos. pic.twitter.com/vX8pSDvAxc
— Cartografía Digital (@digimaps) January 13, 2026

Delphi-2M

enero 16, 2026Uncategorizedadmin

Fuente: Delphi-2M https://gacetamedica.com/investigacion/delphi-2m-modelo-ia-anticipar-progresion-millar-enfermedades/

Delphi-2M es un modelo de IA capaz de anticipar la progresión de más de un millar de enfermedades

La herramienta ha sido entrenada con datos de más de 400.000 personas del Biobanco del Reino Unido y validada con registros de casi 2 millones de personas en Dinamarca

Un equipo internacional de investigadores ha publicado en la revista Nature los resultados obtenidos del desarrollo de Delphi-2M, un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en arquitecturas de lenguaje de gran escala (LLM) capaz de predecir el riesgo de más de 1.000 enfermedades a partir del historial clínico de cada persona. La herramienta, entrenada con datos de más de 400.000 participantes del Biobanco del Reino Unido y validada posteriormente con registros de casi dos millones de personas en Dinamarca, logra estimar trayectorias de salud individuales con una precisión comparable o incluso superior a la de los modelos predictivos existentes centrados en patologías concretas.

El modelo introduce una innovación metodológica clave: considera la naturaleza temporal de la progresión multienfermedad. De forma análoga a cómo los LLM aprenden gramática y contexto a partir de grandes volúmenes de texto, Delphi-2M infiere patrones de evolución clínica al analizar secuencias de información médica.

Según sus creadores, esta aproximación permite simular la carga acumulada de enfermedades a lo largo de hasta dos décadas, lo que abre la puerta a aplicaciones tanto en el ámbito clínico como en la planificación sanitaria.

Una predicción más allá de una sola enfermedad

Delphi-2M recapitula con consistencia los patrones de incidencia de enfermedades observados en el Biobanco del Reino Unido. Frente a modelos de riesgo diseñados para una única patología, Delphi-2M muestra ventajas en la predicción poblacional y en la integración de comorbilidades, lo que lo convierte en una herramienta potencialmente útil para la medicina de precisión.

En los análisis realizados, la IA fue capaz de detectar agrupaciones persistentes de comorbilidades, como las enfermedades de salud mental, y de cuantificar cómo ciertas patologías modifican la trayectoria vital. Así, se observó que los cánceres incrementan de manera sostenida la mortalidad, mientras que el impacto de un infarto de miocardio o una septicemia tiende a remitir tras cinco años.

Además de su capacidad predictiva, Delphi-2M puede generar datos sintéticos que preservan patrones estadísticos de coocurrencia sin revelar información personal. Esta funcionalidad podría ser valiosa para entrenar nuevos modelos de IA en salud minimizando riesgos de privacidad.

Limitaciones y cautelas

Además, los investigadores también subrayan varias limitaciones. Una de las principales es el sesgo de selección del Biobanco del Reino Unido, conocido por incluir mayoritariamente a voluntarios más sanos que la media poblacional. Asimismo, la heterogeneidad de las fuentes de datos influyó en algunas predicciones, lo que obliga a ser prudentes en la extrapolación de resultados a otros sistemas sanitarios.

Otra limitación identificada es que, aunque Delphi-2M detecta variaciones en las tasas de enfermedad asociadas a antecedentes familiares o nivel socioeconómico, no mostró una tendencia clara en relación con estilos de vida o año de nacimiento, factores clave en la epidemiología moderna.

Por todo ello, los autores insisten en que esta tecnología debe considerarse como una herramienta complementaria al diagnóstico clínico, más que como un sustituto de los procesos médicos actuales.

Hacia una IA multimodal en salud

Una de las fortalezas de Delphi-2M es su arquitectura basada en transformadores, lo que facilita la incorporación de nuevas capas de datos. En el futuro, el modelo podría integrar información sobre estilo de vida, biomarcadores sanguíneos, registros de recetas, imágenes médicas, datos genómicos o información obtenida de dispositivos portátiles (wearables).

Según los autores, también es plausible que modelos similares lleguen a procesar directamente texto clínico no estructurado, lo que ampliaría de forma significativa su aplicabilidad. Incluso se plantea que Delphi-2M pueda servir como módulo de precisión dentro de los propios LLM clínicos, reduciendo la tendencia de estas herramientas a generar respuestas inexactas o «alucinaciones».

Asimismo, el estudio identifica múltiples escenarios de uso. Entre ellos, destaca el apoyo a la toma de decisiones médicas, permitiendo identificar pacientes con alto riesgo que podrían beneficiarse de pruebas diagnósticas adicionales o ser incluidos en programas de cribado antes de cumplir los criterios convencionales de edad.

Otro campo prometedor es el de la planificación sanitaria a gran escala. Al agregar predicciones individuales, Delphi-2M podría ayudar a proyectar la carga de enfermedad prevista a nivel local, regional o nacional, revelando con antelación las comunidades con mayores necesidades de recursos asistenciales en las próximas décadas.

Los autores reconocen, no obstante, que la implementación en la práctica clínica requerirá de un marco regulatorio específico para la IA en salud, un terreno todavía en fase temprana de desarrollo.

Reacciones de expertos

Desde la comunidad científica, las primeras valoraciones destacan el potencial de Delphi-2M, pero también llaman a la prudencia.

En declaraciones a Science Media Centre Reino Unido, Gustavo Sudre, profesor de Neuroimagen Genómica e Inteligencia Artificial en el King’s College de Londres, el avance representa «un paso significativo hacia una forma de modelización predictiva en medicina que sea escalable, interpretable y, lo que es más importante, éticamente responsable». El investigador subraya que la IA explicable es esencial para la adopción clínica y apunta a la integración futura de datos como biomarcadores, imágenes o genómica: «Con estas futuras integraciones, la plataforma Delphi está bien posicionada para evolucionar hacia una herramienta de medicina de precisión verdaderamente multimodal».

Por su parte, Peter Bannister, experto en atención sanitaria y miembro de la Institution of Engineering and Technology, destaca la validación del modelo en dos grandes cohortes nacionales, pero advierte sobre los sesgos de los conjuntos de datos: «Aún queda mucho camino por recorrer para mejorar la atención sanitaria, ya que los autores reconocen que ambos conjuntos presentan sesgos en cuanto a edad, origen étnico y resultados sanitarios actuales».

Bannister pone el foco en un desafío más inmediato: garantizar que la infraestructura digital y las competencias necesarias estén disponibles para todos los pacientes, independientemente de su contexto socioeconómico. «El reto inmediato para la asistencia sanitaria es asegurar que las tecnologías actualmente disponibles puedan ofrecerse a quienes más necesitan mejorar su acceso a los tratamientos», subraya.

La publicación de Delphi-2M supone un avance hacia modelos predictivos multienfermedad, capaces de capturar la complejidad de la salud humana en escenarios de envejecimiento poblacional y creciente carga de comorbilidades. Aunque la herramienta se encuentra todavía en fase de validación y enfrenta limitaciones relevantes, su potencial para apoyar la medicina preventiva, la planificación sanitaria y la investigación biomédica es evidente.

Como concluyen los propios autores, el objetivo final no es reemplazar la labor clínica, sino ofrecer un apoyo basado en evidencia y en integración de datos que permita anticipar necesidades, mejorar la precisión diagnóstica y optimizar la distribución de recursos en los sistemas de salud del futuro.

Web Radar

enero 16, 2026Uncategorizedadmin

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¿Qué fue del siglo XX?

enero 15, 2026Uncategorizedadmin

¿Qué fue de King Kong, de los psicoanalistas y el jazz?

¿Qué fue del siglo XX?

¿Qué fue del Dadá, del Big Bang y del “no pasarán”?

Ya se han quedado atrás.

Guitarras eléctricas y LSD.

Uniformes fascistas y Juan XXIII.

La Beatlemanía, la foto del Che.

¿Qué fue de King Kong, de los psicoanalistas y el jazz?

¿Qué fue del siglo XX?

¿Qué fue del Dadá, del Big Bang y del “no pasarán”?

Ya se han quedado atrás. Un Rolls, un Picasso, un misil nuclear.

Los duros de Franco, los hermanos Marx.

El libro de Mao. ¿Recuerdas Vietnam?

El hombre en la Luna y el Apartheid.

Obreros en lucha y el gran Elmore James.

La caza de brujas, la sota y el rey.

Sé que E es igual a mc al cuadrado (E=mc2).

Sé que Minnie es la novia de Micky Mouse.

Sé que tú, sé que yo, estamos desesperados.

¡Oh yeah!

¿Qué fue de King Kong, de los psicoanalistas y el jazz?

¿Qué fue del siglo XX?

¿Qué fue del Dadá, del Big Bang y del “no pasarán”?

Ya se han quedado atrás.

La M.O.D.A. biografía

enero 14, 2026Uncategorizedadmin

La Maravillosa Orquesta del Alcohol (La M.O.D.A.) es una banda de folk-punk originaria de Burgos, España, fundada en 2011 por David Ruiz tras su estancia en Dublín, donde se inspiró en la música callejera de pubs irlandeses. Su sonido característico surge de la unión espontánea de amigos con instrumentos como acordeón, clarinete, banjo y mandolina, fusionando folk, blues, rock y punk con letras en castellano que conectan emocionalmente con el público.wikipedia+3

Formación y Miembros

El grupo septeto incluye a David Ruiz (voz y guitarra), Nacho Mur (guitarra y mandolina), Jacobo Naya (teclados, banjo y percusión), Álvar de Pablo (clarinete y saxo), Joselito Maravillas (acordeón), Jorge Juan Mariscal (bajo) y Caleb Melguizo (batería). El nombre refleja su pasión por tocar, beber y disfrutar con amigos, aunque Ruiz bromeó que lo cambiarían si hubieran previsto su éxito; el acrónimo M.O.D.A. surgió por casualidad.

Trayectoria y Discos

Debutaron con el EP No Easy Road (2011) en inglés, evolucionando a castellano en The Shape of Folk to Come (2012), seguido de álbumes como Hijos del Johnny Cash, Catedrales, PRMVR, Hay un fuego y Ninguna Ola (2020). Han dado cerca de 600 conciertos en España, Latinoamérica, Europa y EE.UU., teloneando a Dropkick Murphys y Frank Turner, con énfasis en directos enérgicos y giras independientes.

Actualidad

En 2024 se tomaron un descanso para recargar pilas, planeando retomar sus giras a finales de 2025, manteniendo una base fiel de fans gracias a su honestidad y entrega en escenarios. Su ética “pasión, honestidad y carretera” les ha consolidado como referente del folk español contemporáneo.

Cambios

En enero de 2025, La M.O.D.A. (La Maravillosa Orquesta del Alcohol) anunció la salida de Jacobo Naya (Jaco), multiinstrumentista fundador y miembro desde 2011, quien tocaba piano, percusión, acordeón y otros instrumentos. Jaco explicó que su decisión se debía a la falta de “la pasión necesaria para continuar con el nivel de compromiso absoluto que el proyecto requiere”, tras 13 años de dedicación, sacrificio y felicidad compartida; el grupo expresó pena pero apoyo total, confirmando que seguirían como sexteto.diariodeunrockero+1

Contexto del Anuncio

El comunicado oficial, publicado en redes sociales, coincidió con el anuncio de su regreso tras más de un año de parón, con planes de nuevo disco y conciertos en 2025. Jaco enfatizó que lo “más justo y honrado” era apartarse para no limitar a sus compañeros, aunque seguiría apoyándolos de cerca con orgullo.

Marina López, vocalista y guitarrista del grupo burgalés Sioqué, es la nueva teclista de La M.O.D.A.

Se incorporó en junio de 2025 para su nueva gira, tocando teclados, guitarras, banjos y cantando, cinco meses después de la salida de Jacobo Naya. La banda la presentó oficialmente en redes antes de su concierto en Burgos el 28 de junio de 2025, expresando emoción por esta “nueva etapa”.

Rol en la Formación

Marina enriquece la propuesta instrumental y vocal, asumiendo responsabilidades clave en teclados y otros instrumentos, como se confirma en su lista actual de miembros. Participó en singles como Los tiempos que vivimos (junio 2025) y el álbum San Felices (octubre 2025), y en la gira hasta 2026.

Los videoclips oficiales de los singles de San Felices son:

“San Felices”

Video oficial lanzado el 15 de octubre de 2025 en el canal de YouTube de La M.O.D.A., dirigido con estética festiva y letras sobre felicidad efímera; acumula vistas significativas.youtubeyoutube+1

“No te necesito para ser feliz” (ft. Repion)

Video oficial publicado el 4 de septiembre de 2025, con enfoque en liberación emocional y colaboración destacada; incluye estribillo pegadizo y producción Universal.youtuberocksesion+1

Otros adelantos como “Letra Helvética”, “Alsa pa Madrid” y “Si bailas bailo” tienen lyric videos, pero no videoclips oficiales completos según fuentes disponibles. Todos se promocionan en la web oficial y playlist del álbum.

ArduinoUnoQ

enero 14, 2026Uncategorizedadmin

ya se puede hacer la -Preorder- del modelo de 4GB !!!

Arduino Uno Q:

https://www.arduino.cc/product-uno-q

Arduino evoluciona …

Play o Run .. book

enero 13, 2026Uncategorizedadmin

Un playbook en ciberseguridad es una guía detallada y estandarizada que describe los pasos específicos a seguir para responder a incidentes o amenazas concretas, como ransomware o phishing. Proporciona instrucciones claras para detección, análisis, contención, erradicación y recuperación, asegurando respuestas coherentes y eficientes.isc+4

Diferencia con runbook

Un playbook se centra en la estrategia general y coordinación entre equipos (técnicos, legales y de negocio), mientras que un runbook detalla tareas operativas técnicas específicas. Los playbooks suelen referenciar runbooks para ejecutar acciones detalladas.

Componentes clave

Descripción del escenario de amenaza y roles/responsabilidades.
Pasos iniciales de respuesta, plantillas de comunicación y procedimientos de escalado.
Acciones de recuperación y revisión post-incidente.

Ejemplos comunes

Ransomware: Detectar cifrado, aislar sistemas y revisar cuentas afectadas.
Phishing: Investigar incidencias, bloquear IPs maliciosas y clasificar casos.
Amenazas internas: Monitorear comportamiento anómalo con IA y UEBA.

Cómo funciona UEBA

Monitorizar el comportamiento anómalo con UEBA (User and Entity Behavior Analytics) implica usar soluciones de análisis avanzado basadas en machine learning para detectar desviaciones en patrones normales de usuarios, dispositivos, servidores o entidades no humanas en una red. Estas herramientas crean una línea base histórica de actividades (como accesos, descargas o ubicaciones) y generan alertas ante anomalías, como un empleado descargando volúmenes inusuales de datos o un servidor accediendo a sistemas prohibidos.

Un sistema UEBA recopila logs de múltiples fuentes, aplica algoritmos de aprendizaje automático para modelar comportamientos normales y compara eventos en tiempo real con esa baseline. Si detecta irregularidades (por ejemplo, un login desde una ubicación inusual seguido de exploración lateral), prioriza alertas por riesgo y facilita investigaciones.

Beneficios clave

Detección de amenazas internas, cuentas comprometidas o ataques sin malware.
Reducción de falsos positivos mediante perfiles contextuales (roles, horarios, dispositivos).
Integración con SIEM [Security Information and Event Management (Gestión de Información y Eventos de Seguridad)] o SOAR [Security Orchestration, Automation and Response (Orquestación, Automatización y Respuesta de Seguridad)] para respuestas automáticas, como bloqueo temporal de accesos.

Ciberseguridad para profesores

enero 13, 2026Uncategorizedadmin

Para empezar en ciberseguridad personal, enfócate en prácticas básicas como contraseñas seguras y actualizaciones, usando recursos oficiales españoles adaptados a tu expertise en el área. Dado tu interés previo en guías del CCN-CERT e INCIBE, prioriza sus documentos gratuitos para un enfoque estructurado y nacional.

Pasos Iniciales

Actualiza siempre sistemas operativos, apps y antivirus para cerrar vulnerabilidades conocidas. Instala un antivirus oficial como Malwarebytes o ESET, y escanea descargas, USB y adjuntos de email.
Activa autenticación de dos factores (2FA) en cuentas clave como email y banca.

Recursos Recomendados

Descarga la guía CCN-CERT BP/01 “Principios y recomendaciones básicas en ciberseguridad” desde www.ccn-cert.cni.es, ideal para principiantes con énfasis en gobernanza, riesgos y navegación segura.library+1
Consulta INCIBE para consejos prácticos: crea contraseñas únicas, verifica URLs (busca HTTPS y remitentes legítimos) y evita phishing por faltas ortográficas.

Prácticas Diarias

Usa gestores de contraseñ para generar y almacenar credenciales robustas. Realiza copias de seguridad regulares en la nube (ej. Google Drive) y bloquea conexiones entrantes no autorizadas con firewall básico.
Practica en plataformas gamificadas como TryHackMe para entornos controlados, alineado con tu background en hardening y redes domésticas.