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El código sin alma
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He descubierto el código sin alma. Os cuento: El “código sin alma” es esa sensación rara cuando miras una función que…
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estoGEMELO DIGITAL EN DISPOSITIVO PARA PREDICCIÓN DE GLUCOSA Y ADMINISTRACIÓN DE INSULINA EN LAZO CERRADO: EVALUACIÓN PROSPECTIVA DE 214 DÍAS EN UN ÚNICO SUJETOVíctor Bautista Bermúdez ha compartido estoGEMELO DIGITAL EN DISPOSITIVO PARA PREDICCIÓN DE GLUCOSA Y ADMINISTRACIÓN DE INSULINA EN LAZO CERRADO: EVALUACIÓN PROSPECTIVA DE 214 DÍAS EN UN ÚNICO SUJETO Introducción y objetivos La administración automatizada de insulina depende de la conectividad en la nube y rara vez modela las comidas no anunciadas. Evaluamos la factibilidad de un gemelo digital en smartphone que predice la glucosa y gobierna una bomba de insulina íntegramente en el dispositivo, en un adulto con diabetes tipo 1 e insulinorresistencia, durante 214 días. Métodos Se empleó FreeStyle Libre 3 (~1 min) y una bomba de insulina en lazo cerrado. Las métricas glucémicas de consenso se calcularon sobre 273.423 lecturas (88,6% de cobertura). Cada predicción emitida se registró de forma prospectiva (256.837 emisiones, excluido el periodo de calentamiento) y se comparó con el valor real del sensor a 15–60 minutos frente a una línea base de persistencia. Los estimadores fueron ARX adaptativo (fase inicial) y Kalman extendido (predominante). Todos los datos corresponden a la configuración más agresiva, con objetivo bajo de 80–120 mg/dL, priorizando el tiempo en rango sobre la evitación de hipoglucemia. El sujeto fue el propio desarrollador; el algoritmo evolucionó a lo largo de 18 versiones. Resultados El tiempo en rango 70–180 mg/dL fue del 83,4% (media 122 mg/dL, GMI 6,23%, CV 33,4%); tiempo por debajo de 70, 8,7% (por debajo de 54, 1,5%); por encima de 250, 0,7%. Predicciones de Kalman: RMSE a 15 minutos de 17,4 mg/dL (MARD 11,1%, Clarke A+B 98,0%); RMSE a 30 minutos de 32,0 mg/dL (A+B 92,7%). El gemelo superó a la persistencia a 15 y a 45–60 min, igualándola a 30. El lazo administró 57 U/día; el tiempo en rango mensual se mantuvo estable (79–87%). Conclusión Un gemelo digital en dispositivo mantuvo un tiempo en rango superior al 80% durante siete meses, con predicciones a corto horizonte clínicamente aceptables. La hipoglucemia por encima del objetivo refleja un punto de operación deliberadamente agresivo y de objetivo bajo, no un límite intrínseco del algoritmo; no se evaluaron configuraciones conservadoras. Esta señal en un único sujeto justifica un estudio multisujeto. Conflicto de interés declarado; no es un producto sanitario.
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estoON-DEVICE DIGITAL TWIN FOR GLUCOSE FORECASTING AND CLOSED-LOOP INSULIN DELIVERY: A 214-DAY SINGLE-SUBJECT PROSPECTIVE EVALUATIONVíctor Bautista Bermúdez ha compartido estoON-DEVICE DIGITAL TWIN FOR GLUCOSE FORECASTING AND CLOSED-LOOP INSULIN DELIVERY: A 214-DAY SINGLE-SUBJECT PROSPECTIVE EVALUATION Background and Aims Automated insulin delivery depends on cloud connectivity and rarely models unannounced meals. We assessed the feasibility of a smartphone digital twin that forecasts glucose and drives an insulin pump fully on-device, in one insulin-resistant adult with type 1 diabetes over 214 days. Methods FreeStyle Libre 3 (~1-min) and an insulin pump ran in closed loop. Consensus glycaemic metrics were computed on 273,423 readings (88.6% coverage). Each emitted prediction was logged prospectively (256,837 emissions, excluding warm-up) and compared with the realized sensor value at 15–60 minutes against a persistence baseline. Estimators were adaptive ARX (early) and extended Kalman (dominant). All data used the most aggressive setting, low target 80–120 mg/dL, favouring time in range over hypoglycaemia avoidance. Subject was the developer; the algorithm evolved across 18 versions. Results Time in range 70–180 mg/dL was 83.4% (mean 122 mg/dL, GMI 6.23%, CV 33.4%); time below 70, 8.7% (below 54, 1.5%); above 250, 0.7%. Kalman forecasts: 15-minute RMSE 17.4 mg/dL (MARD 11.1%, Clarke A+B 98.0%); 30-minute RMSE 32.0 mg/dL (A+B 92.7%). The twin beat persistence at 15 and 45–60 min, matching 30. The loop delivered 57 U/day; monthly time in range was stable (79–87%). Conclusion An on-device digital twin sustained time in range above 80% for seven months with clinically acceptable short-horizon forecasts. Hypoglycaemia above target reflects a deliberately aggressive, low-target operating point, not a fixed algorithm limit; conservative settings were not evaluated. This single-subject signal motivates a multi-subject study. Conflict of interest declared; not a medical device.
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Víctor Bautista Bermúdez ha publicado estovaya.... qwen3.8-27b-uncensored mete miedo de verdad...
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estolo primero al abrir la caja, me sorprende mucho el tamaño, es muy pequeño, mucho más que mi Mac Studio, los colores estilo gipsy king ya si eso lo hablamos otro día NVIDIA DGX Spark
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estoEn 2 días un buen amigo me presta uno, que pruebas podemos hacerle?
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Víctor Bautista Bermúdez ha publicado estoOjo: 'Expertos vaticinan que el lanzamiento de GTA 6 supondrá unas pérdidas superiores a los 1.000 millones de dólares solo en Estados Unidos debido al absentismo laboral."
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estomuy interesante.... https://lnkd.in/eu_SWaGUT3MP3ST Security Framework With 35 Tools, Turns AI Coding Agents Into 0-Day Bug HuntersT3MP3ST Security Framework With 35 Tools, Turns AI Coding Agents Into 0-Day Bug Hunters
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Víctor Bautista Bermúdez ha publicado estoElegir bien a tus compañeros de viaje lo es todo. Estos días circula por el mundillo que los escribas no funcionan, que no aportan, que le complican la vida al médico. Y para algún caso será cierto: las malas herramientas existen, y quien las elige acaba notándolo. Pero un mal caso no define a toda una comunidad. El mercado hará su parte y las opciones flojas se caerán solas. Lo que a mí me ocupa es lo otro: demostrar, consulta a consulta, que un escriba bien hecho devuelve tiempo, ordena la nota y acompaña al médico en vez de estorbarle. Y sobre aquello de "¿está hecho aquí? entonces no vale": que se juzgue por resultados, no por el origen. Lo de fuera no es mejor por venir de fuera. Lo bueno es lo que funciona delante del médico. #escribas #ia
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Víctor Bautista Bermúdez ha compartido esto¡Genera tus propias plantillas de visitas e informes con la ayuda de nuestro bot! Paso a paso, él te guía, él te acompaña... ¡hasta la victoria final!Víctor Bautista Bermúdez ha compartido estoGenerar plantillas en Listen.Doctor nunca ha sido más fácil, ahora nuestro bot especialmente entrenado en la creación de plantillas de cualquier especialidad te guiará paso a paso hasta conseguir tu plantilla perfecta! Nos vemos en https://listen.doctor
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Víctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoVíctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoCuando pensaba que el debate de IA en salud se hacía repetitivo —el reto del cambio cultural, los sesgos o el human in the loop— aparece un debate sorprendente : #PaceTheFrontier Los propios gigantes de la IA- desde Dario Amodei hasta Demis Hassabis- hablan de acompasar el avance de los modelos para que nuestra capacidad de evaluarlos, gobernarlos y utilizarlos de forma segura pueda seguirles el ritmo. Y yo pienso… ¿cómo afecta todo esto a mi hospital y a nuestra ruta de adopción de la IA? Porque mientras discutimos hasta dónde puede llegar la próxima generación de IA, en los hospitales tenemos una frontera mucho más cercana que gestionar. Profesionales que ya utilizan IA. Proyectos que quieren incorporarla. Proveedores que prometen grandes mejoras de productividad. Modelos que hay que evaluar, integrar, supervisar y mantener. Y decisiones muy concretas sobre quién responde, quién paga y qué hacemos cuando algo no funciona. De eso queremos hablar el próximo 29 de septiembre en High Tech & Human Touch: de las decisiones que tenemos que empezar a tomar cuando la IA deja de ser algo que probamos y empieza a formar parte del día a día de nuestras organizaciones. En Hospital Sant Joan de Déu Barcelona estamos recorriendo el camino de implementar, con aciertos, errores y muchas preguntas nuevas. El 29 pondremos esos aprendizajes en común y los contrastaremos con la experiencia de otras organizaciones y expertos. Qué priorizamos?. Cómo evaluamos?. Qué riesgos asumimos?. Qué gobernamos?. Cómo involucramos a los profesionales?. Cómo medimos el valor?. Y qué podemos aprender juntos para avanzar como sistema sanitario y como sociedad? Nos vemos el martes 29! Más hope, menos hype 😉 📅 29 de septiembre 📍 Auditori PCCB, Hospital Sant Joan de Déu Barcelona 🔗 Información e inscripciones: https://lnkd.in/dHeX97Xz
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Víctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoVíctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoGEMELO DIGITAL EN DISPOSITIVO PARA PREDICCIÓN DE GLUCOSA Y ADMINISTRACIÓN DE INSULINA EN LAZO CERRADO: EVALUACIÓN PROSPECTIVA DE 214 DÍAS EN UN ÚNICO SUJETO Introducción y objetivos La administración automatizada de insulina depende de la conectividad en la nube y rara vez modela las comidas no anunciadas. Evaluamos la factibilidad de un gemelo digital en smartphone que predice la glucosa y gobierna una bomba de insulina íntegramente en el dispositivo, en un adulto con diabetes tipo 1 e insulinorresistencia, durante 214 días. Métodos Se empleó FreeStyle Libre 3 (~1 min) y una bomba de insulina en lazo cerrado. Las métricas glucémicas de consenso se calcularon sobre 273.423 lecturas (88,6% de cobertura). Cada predicción emitida se registró de forma prospectiva (256.837 emisiones, excluido el periodo de calentamiento) y se comparó con el valor real del sensor a 15–60 minutos frente a una línea base de persistencia. Los estimadores fueron ARX adaptativo (fase inicial) y Kalman extendido (predominante). Todos los datos corresponden a la configuración más agresiva, con objetivo bajo de 80–120 mg/dL, priorizando el tiempo en rango sobre la evitación de hipoglucemia. El sujeto fue el propio desarrollador; el algoritmo evolucionó a lo largo de 18 versiones. Resultados El tiempo en rango 70–180 mg/dL fue del 83,4% (media 122 mg/dL, GMI 6,23%, CV 33,4%); tiempo por debajo de 70, 8,7% (por debajo de 54, 1,5%); por encima de 250, 0,7%. Predicciones de Kalman: RMSE a 15 minutos de 17,4 mg/dL (MARD 11,1%, Clarke A+B 98,0%); RMSE a 30 minutos de 32,0 mg/dL (A+B 92,7%). El gemelo superó a la persistencia a 15 y a 45–60 min, igualándola a 30. El lazo administró 57 U/día; el tiempo en rango mensual se mantuvo estable (79–87%). Conclusión Un gemelo digital en dispositivo mantuvo un tiempo en rango superior al 80% durante siete meses, con predicciones a corto horizonte clínicamente aceptables. La hipoglucemia por encima del objetivo refleja un punto de operación deliberadamente agresivo y de objetivo bajo, no un límite intrínseco del algoritmo; no se evaluaron configuraciones conservadoras. Esta señal en un único sujeto justifica un estudio multisujeto. Conflicto de interés declarado; no es un producto sanitario.
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Víctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoVíctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoON-DEVICE DIGITAL TWIN FOR GLUCOSE FORECASTING AND CLOSED-LOOP INSULIN DELIVERY: A 214-DAY SINGLE-SUBJECT PROSPECTIVE EVALUATION Background and Aims Automated insulin delivery depends on cloud connectivity and rarely models unannounced meals. We assessed the feasibility of a smartphone digital twin that forecasts glucose and drives an insulin pump fully on-device, in one insulin-resistant adult with type 1 diabetes over 214 days. Methods FreeStyle Libre 3 (~1-min) and an insulin pump ran in closed loop. Consensus glycaemic metrics were computed on 273,423 readings (88.6% coverage). Each emitted prediction was logged prospectively (256,837 emissions, excluding warm-up) and compared with the realized sensor value at 15–60 minutes against a persistence baseline. Estimators were adaptive ARX (early) and extended Kalman (dominant). All data used the most aggressive setting, low target 80–120 mg/dL, favouring time in range over hypoglycaemia avoidance. Subject was the developer; the algorithm evolved across 18 versions. Results Time in range 70–180 mg/dL was 83.4% (mean 122 mg/dL, GMI 6.23%, CV 33.4%); time below 70, 8.7% (below 54, 1.5%); above 250, 0.7%. Kalman forecasts: 15-minute RMSE 17.4 mg/dL (MARD 11.1%, Clarke A+B 98.0%); 30-minute RMSE 32.0 mg/dL (A+B 92.7%). The twin beat persistence at 15 and 45–60 min, matching 30. The loop delivered 57 U/day; monthly time in range was stable (79–87%). Conclusion An on-device digital twin sustained time in range above 80% for seven months with clinically acceptable short-horizon forecasts. Hypoglycaemia above target reflects a deliberately aggressive, low-target operating point, not a fixed algorithm limit; conservative settings were not evaluated. This single-subject signal motivates a multi-subject study. Conflict of interest declared; not a medical device.
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Víctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoVíctor Bautista Bermúdez ha recomendado estoA veces, volvemos al lugar donde todo empezó. Mi abuelo nació en Barcelona y se convirtió en médico aquí. Años después, mi propio camino profesional me ha llevado de nuevo a esta ciudad: primero, durante mi etapa en el Hospital Universitari Vall d'Hebron , y hoy, en #SERB, donde tengo la oportunidad de colaborar con expertos de España y Portugal. Por eso, esta entrevista con El Periódico tiene un significado especial para mí. Hablamos de #Barcelona, de #salud, de #innovación y de la ambición de convertir la ciudad en un referente europeo en estos ámbitos, pero también, en un plano más personal, de mis raíces y de aquello que me mueve hoy. Gracias a El Periódico por la oportunidad de compartir un poco de esta historia. 👉 Os invito a leer la entrevista en comentarios 🇬🇧 English below Sometimes, we come back to where it all began. My grandfather was born in Barcelona and became a doctor here. Years later, my own professional journey brought me back to this city — first through my experience at Vall d’Hebron Hospital, and today through my role at #SERB, where I have the privilege of working alongside leading experts across Spain and Portugal. That is also why this interview with El Periódico is particularly meaningful to me. We talk about Barcelona, #healthcare, #innovation and the ambition to make the city a leading European hub in these fields — but also, on a more personal level, about my roots and what drives me today. Thank you to El Periódico for the opportunity to share a little of this story and thanks to the health innovation community in Barcelona: Barcelona Global Josep Ll. Sanfeliu MERCEDES DIZ Healthcare Businesswomen’s Association Mujeres en Farma Christian Marion Carreras Benjamin Chambon Caroline Lambert, MD Eva Gubern Anfruns Leticia Beleta Xavier Olba Irene Ayats Juan Ramon Segura Marc Tierz Laurent FLOURET Aline Noizet Agathe Acchiardo Christophe Dufour Quentin Le Gac
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We would like to thank everyone who submitted a nomination for the Future50 community. After reviewing a large number of nominations of high quality individuals and profiles, and taking into consideration a number of complex factors, we are proud to announce the make-up of the Future50 community - 2018 cohort.
https://www.himss.eu/communities/himss-future50-international#collapseOne -
Premi Alan Turing al Compromís Social
La Nit - Telecos.cat
Premi Alan Turing al compromís social
Reconeix a l'impulsor (institució o persona) d'una iniciativa o projecte innovador amb un impacte social positiu, que aporti valor a la societat en els àmbits de la ciutadania, el medi ambient, la cultura o la integració social a Catalunya.
Premio Alan Turing al compromiso social
Reconoce al impulsor (institución o persona) de una iniciativa o proyecto innovador con un impacto social positivo, que aporte valor a la sociedad en los ámbitos de la…Premi Alan Turing al compromís social
Reconeix a l'impulsor (institució o persona) d'una iniciativa o projecte innovador amb un impacte social positiu, que aporti valor a la societat en els àmbits de la ciutadania, el medi ambient, la cultura o la integració social a Catalunya.
Premio Alan Turing al compromiso social
Reconoce al impulsor (institución o persona) de una iniciativa o proyecto innovador con un impacto social positivo, que aporte valor a la sociedad en los ámbitos de la ciudadanía, el medio ambiente, la cultura o la integración social en Cataluña.
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Saul Llorente Cifuentes
🏋 La posición de CTPO está cobrando cada vez más relevancia y visibilidad. Antes no era así. Estaba muy marcada la diferencia entre el CTO y la persona encargada de producto. Es cierto que últimamente estoy viendo casos en los que, por eficientar costes o agilizar procesos, se concentra todo en una sola persona. Pero también hay situaciones en las que tiene mucho sentido. Unir tecnología y producto puede hacer que no solo Producto decida qué construir en función del mercado y del usuario, y tecnología cómo construirlo, sino que ambas decisiones se tomen de forma conjunta. Y ahí es donde muchas veces aparece la fricción: cuando producto pide cosas imposibles o muy costosas, o cuando tecnología se enfoca demasiado en el código y pierde de vista la necesidad real del cliente o del usuario. La posición del CTPO, puede ayudar a eliminar ese muro, porque asegura que la estrategia de negocio y la ejecución técnica vayan de la mano. Eso me parece potente y creo que va más allá de la idea simplista de que “es solo un ahorro de costes” o que “es una persona ocupando dos posiciones”. Tiene su porqué y, bien planteado, puede tener mucho sentido. Puede asumir responsabilidades muy valiosas, como una visión unificada, una mejor optimización de recursos, mayor velocidad de entrega e incluso un impulso más sólido a la cultura de innovación. Sobre todo es frecuente encontrárselo en startups en fase de escalado, donde necesitan moverse rápido y no pueden permitirse silos, y también en empresas digital-first, donde el producto es la propia tecnología, como una app de delivery o un banco digital por ejemplo. En esos contextos, la figura del CTPO puede resultar especialmente interesante.
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Luis Oria Seidel 🇻🇪
¿Tu Android se queda sin espacio? 🗑️ Un problema común en los dispositivos Android es quedarse sin espacio de almacenamiento. En ocasiones, esto no se debe a fotos o aplicaciones que ocupan mucho espacio, sino a aplicaciones que ni siquiera recuerdas haber instalado. 🔍 ¿Qué está pasando? - Muchas veces, el almacenamiento se llena debido a archivos residuales, carpetas ocultas y datos acumulados por aplicaciones que ya no utilizas. - Eliminar contenido desde la galería o desinstalar aplicaciones puede liberar algo de espacio, pero no siempre es suficiente. 🛠️ Solución: SD Maid SE - Esta herramienta permite analizar tu almacenamiento y detectar archivos innecesarios que ocupan espacio sin utilidad. - A diferencia de otros limpiadores, SD Maid SE se enfoca en encontrar restos de aplicaciones que han sido eliminadas, así como archivos temporales que pueden haber quedado en el dispositivo. - La aplicación ofrece un análisis profundo del sistema y permite al usuario decidir qué elementos eliminar para recuperar espacio. 📊 Resultados - El espacio recuperado varía según el dispositivo y el tiempo de uso. Un teléfono nuevo tendrá pocos residuos, mientras que uno antiguo podría liberar una cantidad considerable de almacenamiento. - Antes de eliminar archivos importantes, es recomendable utilizar SD Maid SE para identificar qué está ocupando realmente tu memoria interna. Para más información visita: https://lnkd.in/d9vJGqw2 #Android #Almacenamiento #Tecnología #SDMaid #Apps Si te ha sido útil esta información, considera hacer una donación: https://lnkd.in/dJva_i9u Conecta conmigo en LinkedIn: https://lnkd.in/dNzGgCM2 Tu apoyo es fundamental para seguir compartiendo contenido valioso. 📅 Wed, 26 Aug 2026 07:00:00 +0200 🔗Suscríbete a la Membresía: https://lnkd.in/eh_rNRyt
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Raylin Aquino
Saber hacer prompts no te hace programador. No quieran hacer intrusismo en una carrera que, irónicamente, es de las más subestimadas e infravaloradas del mercado. Hoy en día cualquiera se cree programador porque escribe un prompt y una IA le devuelve un resultado. Ven el resultado y creen que saben programar… peor aún… creen que programar es fácil, o que diseñar algo que funcione y venda es cuestión de pedirle cosas a una máquina. Quítense ese mote. No son programadores. Programar no es un circo ni un atajo. Requiere lógica, años de experiencia, sacrificio, esfuerzo, noches sin dormir, ingenio y mucho talento. La IA no apareció de la nada. Fue creada por developers que dedicaron años de su vida a construir estos sistemas. Ingenieros que se metieron de lleno en matemáticas, arquitectura, algoritmos y sistemas complejos. Ahora muchos creen que por saber pedirle cosas a la IA ya dominan la profesión. Spoiler: no es lo mismo. Ah, y para los que dicen que el futuro será “hacer code reviews”… malas noticias. Las propias herramientas de IA ya están empezando a hacer eso también. Las herramientas cambian. Pero pensar como ingeniero sigue siendo otra cosa. Quizás empezar a sembrar Yuca, Batata y Pipiota sea una opción a considerar antes de que los robots comiencen a sembrar
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