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Inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos

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Inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos

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Quién y cuándo: Empresas como DeepMind y Atomwise, avances significativos en 2023 y 2024.

Características: Uso de algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos y predecir la eficacia de posibles fármacos.

Ventajas: Aceleración del proceso de descubrimiento de fármacos, reducción de costos, identificación de nuevos tratamientos.

Desventajas: Dependencia de la calidad de los datos, posibles sesgos en los algoritmos, necesidad de validación experimental.

https://www.bbva.com/es/innovacion/la-inteligencia-artificial-revoluciona-la-investigacion-farmacologica/

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En esta ocasión hablaremos de un proceso conocido como cribado virtual. Se trata de soluciones digitales desarrolladas para identificar nuevas moléculas contra blancos celulares específicos y, de esta forma, acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos. Hasta la fecha, la falta de estructuras proteicas disponibles y la escasa diversidad de las colecciones de compuestos impedían una aplicación generalizada de este enfoque. Hoy en día, la disponibilidad de amplias y diversas bibliotecas químicas virtuales y el acceso a las estructuras de casi todas las proteínas, representan dos avances fundamentales que permiten adoptar con éxito el cribado virtual. Además, la sustitución de las herramientas de acoplamiento clásicas por procedimientos de acoplamiento basados en aprendizaje automático, liberarán todo el potencial del cribado virtual, haciendo que el descubrimiento de fármacos sea más eficiente, rentable y asequible para muchas empresas con presupuestos modestos en el sector de la biotecnología.

El proceso para descubrir un nuevo tratamiento farmacológico

La búsqueda de un nuevo tratamiento farmacológico comienza con la identificación de compuestos químicos o moléculas que puedan servir como prototipos de medicamentos ('fármacos candidatos') dirigidos contra una diana terapéutica conocida y relevante en una patología determinada. El primer paso es el cribado de alto rendimiento (HTS), un proceso de pruebas automatizadas en donde se ensayan compuestos químicos para discernir su actividad biológica y, por tanto, un potencial terapéutico basado en el efecto que muestran en dicha prueba. Cuanto más amplia y diversa sea la colección de compuestos analizados, mayores serán las posibilidades de encontrar una molécula valiosa que pueda convertirse en un fármaco. Y aunque el HTS es una técnica avanzada que ahorra costes y ha mejorado drásticamente la eficiencia en la búsqueda de fármacos candidatos, el acceso a colecciones de compuestos químicos grandes y diversas puede ser costoso, y el cribado de millones de moléculas puede llevar meses.

El cribado virtual o 'in silico'

El cribado virtual es el análisis mediante simulación o modelización realizado de manera virtual ('in silico') sobre una diana terapéutica en particular con unos pocos miles a millones de compuestos químicos virtuales.

Esta tecnología permite identificar pequeñas moléculas (ligandos) que pueden unirse a una diana terapéutica y modular su función, corrigiendo así el papel perjudicial que desempeña en el desarrollo de una enfermedad particular. La demostración 'in silico' de la interacción de una molécula con una diana biológica no supone la confirmación de su actividad biológica beneficiosa ya que los compuestos identificados mediante cribado virtual deben someterse a pruebas biológicas de laboratorio que verifiquen y cuantifiquen su interacción con las dianas terapéuticas ensayadas. Pero el cribado virtual ofrece una forma rápida y eficaz de preseleccionar un subconjunto de moléculas para pruebas posteriores, evitando la necesidad de analizar colecciones enteras de compuestos.

¿Cómo funciona?

La diana terapéutica es una molécula biológica que desempeña un papel fundamental en el proceso de desarrollo de la enfermedad a nivel celular. Una vez identificada la diana relevante, se buscarán compuestos químicos que se unan a ella y modulen su actividad, corrigiendo de esta manera el problema. Es de destacar que la mayoría de las dianas terapéuticas utilizadas en la actualidad son proteínas. Para que el cribado virtual tenga éxito, debemos conocer la estructura tridimensional (3D) de la diana terapéutica lo más detallada posible. Tradicionalmente, la determinación precisa de la estructura 3D requería sofisticadas tecnologías ópticas como la difracción de rayos X o la criomicroscopía electrónica. Sin embargo, los recientes avances en diversas herramientas de IA como Helixfold o Alphafold, han permitido predecir la estructura 3D de casi todas las proteínas que se encuentran en los organismos vivos con un alto nivel de precisión convirtiendo al cribado virtual en una opción viable para buscar compuestos químicos que puedan unirse a prácticamente todas las dianas terapéuticas posibles. Mientras que el HTS requeriría el acceso a compuestos químicos reales, adecuadamente almacenados en viales en colecciones específicas, y la capacidad de sintetizarlos en las cantidades necesarias para las pruebas, el cribado virtual aprovecha las colecciones virtuales. Por lo tanto, el cribado virtual no sólo puede aportar al descubrimiento de fármacos la eficacia y el ahorro que tanto necesitan las empresas farmacéuticas, sino que también puede mejorar enormemente las posibilidades de éxito al aumentar significativamente la diversidad del espacio químico susceptible de búsqueda.

Los retos y los avances en el cribado virtual

El primer gran desafío en la estrategia de descubrimiento de nuevos fármacos es la identificación de una diana fisiológicamente relevante. En la actualidad las dianas se identifican principalmente a través de estudios de secuenciación de genoma o de expresión génica. Sin embargo, el análisis de este tipo de información es muy costoso y requiere mucho tiempo. La IA surge como una respuesta tecnológica muy eficaz para hacer frente a este reto. Por ejemplo, en Topazium, desarrollan una herramienta llamada Genetic Fingerprint que aprovecha la información genética de tumores de pacientes con cáncer para identificar posibles dianas terapéuticas únicas. La herramienta codifica esta información utilizando tecnología similar a la empleada en la creación de criptomonedas o en los sistemas de información cifrada para generar un 'genoma tumoral virtual' de cada paciente del que puede estudiarse su evolución clínica. De este modo, la herramienta permite seleccionar aquellos genomas relacionados con peor pronóstico para identificar las mutaciones génicas más representativas responsables de la evolución clínica desfavorable. Estas mutaciones nocivas revelan los puntos de intervención sobre los que puede actuar un fármaco para atacar las células tumorales, favoreciendo el desarrollo de terapias personalizadas.

Por otra parte, gracias al conocimiento de la estructura tridimensional de las proteínas diana y al acceso a colecciones virtuales de moléculas, los investigadores pueden realizar un cribado virtual para analizar la afinidad con la que se prevé que las moléculas se unan a su diana. Una simulación informática conocida como acoplamiento molecular permite explorar las distintas conformaciones y orientaciones (denominadas colectivamente 'pose') que puede adoptar una molécula pequeña dentro de las hendiduras naturales (sitios de unión) de la estructura proteica. Mediante este análisis, los investigadores buscan posturas especialmente favorables determinadas por el estado termodinámico de la molécula; en particular, el nivel de energía libre asociado a la postura. Las moléculas que presentan las posturas más favorables se consideran 'hits' y pasan a las siguientes fases del descubrimiento de fármacos.

Los avances en aprendizaje automático (ML) realizados en los dos últimos años han mejorado drásticamente los procedimientos de acoplamiento, principalmente al considerar las estructuras dinámicas tanto de las proteínas como de los ligandos en solución. Las nuevas herramientas de ML introducen mejoras significativas en el rendimiento y la precisión de los procedimientos de acoplamiento. Se espera que su uso en paralelo con ordenadores de alto rendimiento suponga un salto adelante en la eficiencia y fiabilidad del cribado virtual, aprovechando al máximo la rica información estructural proporcionada por sistemas predictores de la estructura 3D de proteínas y la riqueza de la diversidad química ofrecida por las grandes colecciones virtuales.

En resumen, hoy en día, la IA ya puede ayudarnos a descubrir nuevas indicaciones para medicamentos existentes (reposicionamiento), identificar nuevos candidatos a fármacos y diseñar nuevos compuestos químicos que podrían permitir tratamientos novedosos contra enfermedades raras o letales.

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La IA revoluciona la investigación farmacológica

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La inteligencia artificial puede aportar mayor precisión, rapidez y rentabilidad a un proceso con tiempos de desarrollo muy largos y costes elevados.

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Quién y cuándo: NASA, ESA, CSA; primeras imágenes publicadas el 12 de julio de 2022.

Características: Telescopio infrarrojo con un espejo primario de 6.5 metros, capaz de observar las primeras galaxias y exoplanetas.

Ventajas: Observaciones más profundas y detalladas del universo, descubrimientos sobre la formación de galaxias y sistemas planetarios.

Desventajas: Costo elevado, complejidad técnica, vulnerabilidad a micrometeoritos. https://www.xataka.com/espacio/telescopio-webb-observo-agujero-negro-centro-via-lactea-ha-descubierto-caotico-espectaculo-luces

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El telescopio Webb observó el agujero negro en el centro de la Vía Láctea. Ha descubierto un caótico espectáculo de luces

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Hace tres años vimos por primera vez el agujero negro supermasivo que habita el centro de nuestra galaxia. Ahora el telescopio espacial James Webb nos ha…

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Quién y cuándo:

IBM, Google Quantum AI, Microsoft Quantum.

Avances en el desarrollo de hardware y software cuánticos a lo largo de 2021-2024.

Características:

Computadoras que utilizan qubits para realizar cálculos complejos.

Potencial para resolver problemas que son imposibles para las computadoras clásicas.

Ventajas:

Avances en áreas como la criptografía, la simulación de materiales y la optimización.

Desventajas:

Tecnología aún en sus primeras etapas.

Necesidad de entornos de funcionamiento extremadamente fríos.

https://www.xataka.com/investigacion/mit-ha-predicho-forma-exotica-materia-su-plan-fabricar-ordenador-cuantico-potente-que-existe

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El MIT ha predicho una forma exótica de materia. Su plan es fabricar el ordenador cuántico más potente que existe

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No hay un único itinerario que nos separa de los ordenadores cuánticos plenamente funcionales, que estarán dotados de la capacidad de corregir sus propios…

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Juegos con tecnología de trazado de rayos (ray tracing)

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Juegos con tecnología de trazado de rayos (ray tracing)

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Quién y cuándo:

Nvidia, AMD, Sony, Microsoft.

Implementación en tarjetas gráficas y consolas de última generación a partir de 2021.

Características:

Tecnología que simula el comportamiento de la luz de forma realista.

Gráficos más inmersivos y detallados en videojuegos.

Ventajas:

Experiencia visual más realista.

Mayor inmersión en los mundos virtuales.

Desventajas:

Requiere hardware potente.

Puede reducir la velocidad de fotogramas.

https://eldiariocantabria.publico.es/articulo/comunicados/evolucion-tecnologica-graficos-animacion-juegos-online/20250109193551169420.html#

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Quién y cuándo:

Meta (antes Facebook), HTC, Sony.

Desarrollo y lanzamiento de nuevos dispositivos y plataformas a lo largo de 2021-2024.

Características:

Mundos virtuales inmersivos para interacción social, juegos y experiencias de entretenimiento.

Dispositivos de RV como Meta Quest, PlayStation VR2 y HTC Vive XR Elite.

Ventajas:

Nuevas formas de entretenimiento y socialización.

Experiencias inmersivas y personalizadas.

Desventajas:

Posibles riesgos para la salud mental y física.

Necesidad de equipos costosos.

https://www.itmastersmag.com/transformacion-digital/metaverso-la-nueva-apuesta-para-consolidar-la-realidad-virtual/

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Metaverso: qué es, cómo funciona y por qué es importante

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El Metaverso ya está revolucionando nuestras vidas y negocios. Aprenda cómo aprovecharlo para su estrategia empresarial.

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Detección temprana de enfermedades neurodegenerativas mediante IA

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Detección temprana de enfermedades neurodegenerativas mediante IA

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Quién y cuándo: Avances en investigación a lo largo de 2023 y 2024.

Características: Algoritmos de IA que analizan imágenes cerebrales y datos clínicos para detectar signos tempranos de Alzheimer y Parkinson.

Ventajas: Diagnóstico a tiempo, posible intervención temprana y ralentización de la progresión de la enfermedad.

Desventajas: Necesidad de grandes conjuntos de datos, riesgos de falsos positivos.

https://www.infobae.com/wapo/2024/09/27/la-inteligencia-artificial-podria-vigilar-la-salud-del-cerebro-y-detectar-antes-la-demencia/

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Imagina un dispositivo doméstico portátil y elegante que se asemeja a una cinta para la cabeza o una gorra, incrustada con diminutos electrodos. Colocados en la cabeza, estos sensores detectan la actividad sutil de las ondas cerebrales y se comportan como un reloj inteligente que detecta el pulso, un tensiómetro o un pulsómetro.

Pero esta herramienta no comprueba tus latidos. Mediante algoritmos avanzados de inteligencia artificial que analizan los datos en tiempo real, un dispositivo de este tipo podría detectar signos de Alzheimer años antes de que se manifiesten los síntomas. Este tipo de monitor aún no está disponible, pero la IA podría hacerlo realidad.

Podría pasar una década o más antes de que esta tecnología sea de uso generalizado, pero la ciencia "avanza rápidamente", afirma Jones.

La investigación de Mayo sobre las ondas cerebrales es sólo una de las formas en que los científicos trabajan para aprovechar el poder de la inteligencia artificial con el fin de detectar indicadores precoces de deterioro cognitivo.

Los científicos utilizan la IA para estudiar los biomarcadores sanguíneos, algunos de los cuales están relacionados con la enfermedad de Alzheimer. Y la IA les está ayudando a buscar datos que puedan relacionar la demencia con enfermedades crónicas como la inflamación, ciertos problemas de visión, el colesterol alto, la hipertensión, la diabetes y la osteoporosis.

La IA hace posibles estos esfuerzos porque puede analizar enormes cantidades de datos complicados procedentes de historias clínicas electrónicas de pacientes con enorme rapidez y, a menudo, con la capacidad de detectar matices imperceptibles para los humanos.

La IA ya se utiliza en otros ámbitos de la atención sanitaria, como las mamografías de cribado, y los investigadores están entusiasmados con sus posibles aportaciones a la salud cerebral. "La IA debería acelerar nuestra capacidad de predecir un aumento del riesgo de enfermedades crónicas", afirma Judy Potashkin, profesora y jefa de disciplina de farmacología celular y molecular del Centro de Enfermedades Neurodegenerativas y Terapéutica de la Facultad de Medicina de Chicago.

Algunas personas están nerviosas por el creciente uso de la IA, temiendo que sustituya el trabajo de los humanos. Pero los expertos insisten en que sólo lo mejorará. "La IA es muy potente y tiene muchas bases de datos en las que buscar, y puede hacerlo a una velocidad increíble", afirma Arthur Caplan, profesor de bioética de la NYU Langone Health. "Los humanos se cansan. La IA no".

La IA también tiene el potencial de salvar la brecha de conocimientos entre los clínicos experimentados y los proveedores con menos experiencia. Por ejemplo, la IA podría reconocer signos sutiles, como cambios en la voz de un paciente, que podrían ayudar a diagnosticar trastornos neurológicos como la enfermedad de Parkinson, el Alzheimer o la esclerosis lateral amiotrófica ( ELA). "Gran parte de lo que hacen los expertos implica reconocer patrones a partir del entrenamiento y la experiencia, algo que la IA puede ayudar a replicar a los no expertos", afirma Jones.

En la investigación sobre las ondas cerebrales que, según Jones, podría dar lugar a monitores domésticos, los científicos de Mayo utilizaron la IA para escanear electroencefalogramas ( EEG) en busca de patrones anormales característicos de pacientes con problemas cognitivos como la enfermedad de Alzheimer.

A continuación, probaron el modelo en cinco conjuntos de datos de imágenes para ver si podía identificar con precisión el Alzheimer. Según Matthew Leming, investigador en radiología del Centro de Biología de Sistemas del hospital y uno de los autores del estudio, la precisión fue del 90,2%.

Un problema a la hora de interpretar los datos de la resonancia magnética para futuras investigaciones es que "la gente sólo acude a hacerse resonancias magnéticas cuando tiene síntomas de otra cosa", lo que podría confundir los resultados. "Si una persona acude a un hospital para hacerse una resonancia magnética, no suele ser porque esté sana", dijo.

En la Universidad de California en San Francisco, los investigadores utilizaron la IA para diseñar un algoritmo que determinara si el hecho de padecer determinadas afecciones podía predecir quién podría desarrollar la enfermedad en el futuro. Se trataba de hipertensión, hipercolesterolemia y déficit de vitamina D en hombres y mujeres, disfunción eréctil y próstata agrandada en los hombres y osteoporosis en las mujeres.

Diseñaron el modelo utilizando una base de datos clínicos de más de 5 millones de personas con y sin Alzheimer. En otro grupo de pacientes sin Alzheimer, el algoritmo predijo con un 72% de exactitud quiénes acabarían recibiendo un diagnóstico de Alzheimer en un plazo de siete años.

La relación entre estas afecciones y el Alzheimer "era mayor que entre las personas que no tenían ninguno de estos otros problemas de salud", afirmó Tang, bioingeniera y estudiante de Medicina. Sin embargo, es importante recordar que "no todas las personas que padecen Alzheimer tienen estas afecciones, y no todas las personas que las padecen desarrollarán Alzheimer. Es sólo una señal de alarma". Una herramienta predictiva que necesita más estudio.

Algunos expertos instan a la cautela, haciendo hincapié en que gran parte del trabajo con IA es aún preliminar. "No tenemos necesariamente suficientes datos para ver si alguna de estas herramientas ha sido validada para predecir el riesgo de alguien", dijo Rebecca Edelmayer, vicepresidenta de compromiso científico de la Asociación de Alzheimer.

En la actualidad, el Alzheimer y otras formas de demencia suelen diagnosticarse cuando aparecen los síntomas. Hay varios fármacos que pueden ralentizarla, aunque no funcionan para todo el mundo y su eficacia puede disminuir con el tiempo. El potencial de la IA para permitir el diagnóstico precoz plantea muchas de las mismas cuestiones que frenaron el uso temprano de las pruebas genéticas.

"En general, la IA en este caso es algo bueno", dijo Caplan. "Pero conlleva un gran 'pero'", entre ellos la posibilidad de que se produzcan discriminaciones en el ámbito de los seguros médicos y los empleadores, dijo. Pero las preguntas más importantes, añadió, son: ¿Querrá saberlo la gente? Y si es así, ¿qué harán con esa información?

"Para ser honesto, yo no haría nada", dijo Joel Shurkin, un escritor científico jubilado de Baltimore cuya esposa, la bióloga marina Carol Howard, sufrió Alzheimer de inicio temprano y murió en 2019 a los 70 años. "Salvo algunos medicamentos, no hay nada que hacer", dijo.

"Ya vivíamos con el riesgo y teníamos nuestros asuntos en orden", afirma. Saberlo de antemano "augura una muerte larga y lenta, con consecuencias psicológicas y económicas devastadoras", afirma.

Caplan afirma que saber que la demencia se avecina en el futuro tiene algunas ventajas. "Puedes planificar tu vida", dijo. "Tómate esas vacaciones el año que viene en lugar de esperar. Poned vuestros asuntos en orden. Háblalo para que todo el mundo esté preparado, lo que es de gran valor para los demás".

Caplan está de acuerdo. "Para cuando no se puede hablar ni andar, es muy difícil reparar el cerebro", dijo. "La detección precoz aumenta la esperanza de poder probar nuevas intervenciones antes de que se produzca el daño. No digo que esto vaya a ocurrir, pero el potencial de la IA abre sin duda la puerta."
(c) 2024, The Washington Post

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La Inteligencia Artificial podría vigilar la salud del cerebro y detectar antes la demencia

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Mediante algoritmos avanzados de I que analizan los datos en tiempo real, un dispositivo podría detectar signos de Alzheimer años antes de que se manifiesten los síntomas

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Quién y cuándo:

Xbox (Xbox Cloud Gaming), Nvidia (GeForce Now), PlayStation (PlayStation Plus Premium).

Expansión y mejora de servicios a lo largo de 2021-2024.

Características:

Juegos en la nube, accesibles desde diversos dispositivos mediante streaming.

Acceso a bibliotecas de juegos sin necesidad de descargas.

Ventajas:

Acceso a juegos de alta calidad sin necesidad de consolas potentes.

Juegos multijugador en línea sin interrupciones.

Desventajas:

Dependencia de la conexión a internet de alta velocidad.

Posibles problemas de latencia y calidad gráfica.

https://esports.as.com/bonus/videojuegos/Streaming-propios-Xbox-Cloud-Gaming_0_1850214967.html

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Cómo jugar a nuestros juegos comprados en Xbox Cloud Gaming con Game Pass

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Los suscriptores del servicio de Microsoft pueden jugar a partir a sus propios juegos digitales a través de la nube aunque no estén en el catálogo de Xbox Game Pass.

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Quién y cuándo:

Plataformas como Twitch, YouTube Live y TikTok Live han experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años.

Este avance se ha consolidado especialmente desde 2021, con una mayor integración de herramientas interactivas.

Características:

Transmisión de contenido en tiempo real con interacción directa entre el creador y la audiencia.

Funciones como chats en vivo, encuestas, reacciones y donaciones.

Eventos virtuales, conciertos, juegos y otros tipos de contenido interactivo.

Ventajas:

Mayor conexión y participación de la audiencia.

Nuevas oportunidades para creadores de contenido y artistas.

Experiencias de entretenimiento más dinámicas y personalizadas.

Desventajas:

Posibilidad de contenido inapropiado o dañino en chats en vivo.

Dependencia de una conexión a internet estable.

Presión para los creadores de contenido de mantener la interacción constante.

https://www.nielsen.com/es/insights/2022/streaming-usage-increases-21-in-a-year-to-now-account-for-nearly-one-third-of-total-tv-time/

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En el sector de los medios de comunicación se habla más que suficiente del crecimiento masivo del streaming, pero no se cuantifica objetivamente lo que está ocurriendo y el impacto que los contenidos over-the-top están teniendo en el uso total de la televisión. Para remediarlo, Nielsen publica The Gauge su instantánea mensual del uso total de la televisión y el streaming, que iguala la medición del tiempo que las audiencias pasan con sus televisores. Después de hacer esto durante un año, el efecto del consumo de streaming es muy claro, especialmente si tenemos en cuenta que la cantidad de tiempo dedicado a ver la televisión no ha cambiado.

En comparación con mediados de 2020, cuando el uso de la televisión conectada se disparó porque la gente se quedaba en casa debido a las restricciones del COVID, el uso total de la televisión ha vuelto a las normas estacionales, pero el streaming ha tomado un asiento mucho más grande en la mesa. Entre mayo de 2021 y mayo de 2022, el uso del streaming aumentó más de un 21%. Ese crecimiento permitió al streaming captar 5,6 puntos de cuota adicionales: el streaming representó casi el 32% del tiempo total de televisión en mayo de 2022, frente al 26% de hace un año.

Este aumento del tiempo dedicado al streaming se produce a expensas de otras opciones, principalmente el cable. En términos interanuales, el visionado por cable cayó un 7,1%, reduciendo la cuota de tiempo de televisión de la cadena en 2,8 puntos de cuota en mayo de 2022 frente a hace un año. En comparación, la televisión en abierto se ha mantenido relativamente estable, perdiendo apenas 0,8 puntos de cuota de tiempo de televisión en el último año debido a una reducción del 3,3% en la audiencia.

Bajo la superficie del cambio de cuota agregada por canal, podemos ver el impacto del streaming con más detalle. También podemos ver que las plataformas de streaming han aprovechado la pausa estacional del verano para introducir nuevos títulos cuando hay menos competencia por la atención del público. Por ejemplo, el estreno de la cuarta temporada de Stranger Things acumuló más de 5.000 millones de minutos de visionado durante su fin de semana de estreno en la última semana de mayo.

En total, cada una de las seis plataformas de streaming que se desglosan en The Gauge por nombre (por ejemplo, Netflix, Hulu, Disney+) aumentó su uso en dos dígitos entre mayo de 2021 y mayo de 2022.

Otros puntos de interés:

Disney+ aumentó su uso en un 39%, lo que ayudó a la plataforma a ganar su cuota de tiempo total de televisión en 0,5 puntos de share a lo largo del año.

YouTube, que incluye YouTube TV, ha experimentado el mayor aumento de cuota, creciendo un punto completo para ocupar el segundo lugar en la clasificación general.

Netflix experimentó un aumento del 12,7% en volumen, impulsando un salto del 0,8% en cuota hasta el 6,8% del tiempo total de televisión. Netflix también conserva su título de servicio de streaming más utilizado.

El aumento del 20,8% en el uso de Amazon le ayudó a ganar medio punto de share, situándose en el 2,6% del tiempo total de televisión.

Además, la categoría "otros servicios de streaming", que incluye las plataformas que aún no han alcanzado el umbral del 1% de cuota para ser desglosadas individualmente, ha aumentado su cuota del 8% al 10,5% si incluimos HBO Max por coherencia, y ha subido un 32,4% sobre la base de impresiones durante el año pasado. Gran parte del crecimiento en esta categoría se debe a la proliferación de nuevos servicios que han aparecido en línea en los dos últimos años, introduciendo una amplia oferta que algunos estiman que supera los 200 servicios sólo en Estados Unidos. Otros grandes ganadores en la categoría de "otros servicios de streaming" son TubiTV (75% de aumento en el uso) y Peacock (71% de aumento en el uso).

En medio del abanico de opciones mediáticas, el año pasado sirvió como una prueba más de que el streaming es el futuro de la televisión, y que las mentalidades que dan prioridad a la audiencia serán las mejor posicionadas para atraer a los espectadores a medida que el uso de la televisión conectada se hace cada vez más omnipresente. Dados los cambios que hemos visto en el último año, parece probable que este verano sea recordado en la industria de los medios como el verano del streaming, incluso más que el período de bloqueo pandémico.

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El uso del streaming aumenta un 21% en un año y ya representa casi un tercio del tiempo total de televisión

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El streaming representó casi el 32% del tiempo total de televisión en mayo de 2022, frente al 26% de hace un año.

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La popularización de los videos de formato corto.

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La popularización de los videos de formato corto.

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Quién y cuando:

Plataformas como Tiktok, Youtube shorts, e Instagram reels, han popularizado este formato, desde el 2020 y en adelante.

Características:

Videos de una duración muy corta, que van desde los 15 segundos hasta los 3 minutos.

Contenido dinámico, y de fácil consumo.

Gran cantidad de material, de todo tipo.

Ventajas:

Entretenimiento rápido y fácil de consumir.

Gran plataforma para la exposición de nuevo contenido.

Fácil acceso desde cualquier dispositivo móvil.

Desventajas:

Contenido muy fugaz, y en ocasiones de poca calidad.

Puede generar adicción, y poco tiempo de atención.

Dificultad para monetizar el contenido.

https://www.latercera.com/piensa-digital/noticia/como-los-videos-cortos-conquistan-las-redes/QKQVBG3HL5AM7IFMIBBAVG3QIA/

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Cómo los videos cortos conquistan las redes - La Tercera

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Instagram y ahora último YouTube se han sumado al formato de videos breves —generalmente lúdicos y creativos— que fue popularizado por TikTok y que tiene revolucionado el panorama digital. Dominantes en el móvil, impulsados por jóvenes, hacen palidecer otro tipo de contenidos y se perfilan como el presente y futuro de las redes sociales. Conoce aquí algunas claves del fenómeno.

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La personalización extrema del entretenimiento mediante IA:

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La personalización extrema del entretenimiento mediante IA:

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Quién y cuándo:

La Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado rápidamente, y su uso para la personalización del entretenimiento se ha intensificado desde 2022 y sigue en aumento.

Plataformas de streaming, redes sociales y videojuegos utilizan IA para analizar datos de usuarios y ofrecer contenido personalizado.

Características:

Recomendaciones de contenido personalizadas basadas en el historial de visualización, preferencias y comportamiento del usuario.

Generación de contenido personalizado, como listas de reproducción de música, anuncios y sugerencias de juegos.

Experiencias interactivas personalizadas, como personajes de videojuegos que se adaptan al estilo de juego del usuario.

Ventajas:

Mejora la experiencia del usuario al ofrecer contenido relevante y atractivo.

Aumenta la participación y el tiempo de permanencia en las plataformas de entretenimiento.

Permite a los creadores de contenido llegar a audiencias específicas con mayor precisión.

Desventajas:

Preocupaciones sobre la privacidad y el uso de datos personales.

Posibilidad de crear "burbujas de filtro" que limitan la exposición a diferentes perspectivas.

Riesgo de sesgos algorítmicos que pueden perpetuar la discriminación y la desigualdad.

https://www.elcolombiano.com/informes-comerciales/las-marcas-hablan/la-inteligencia-artificial-transforma-el-entretenimiento-en-linea-LC23659332

# data[].attributes.attachment_link.title
La Inteligencia Artificial transforma el entretenimiento en línea

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En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza revolucionaria en numerosas industrias, y el entretenimiento en ...