Se ha estimado la razón de mortalidad materna (MM) en Perú para el año 2020 en 81,6 por 100 mil nacidos vivos, alejándose negativamente de la curva descendente de muertes maternas que de 114,2 por 100 mil nacidos vivos el año 2004 había disminuido a 55,1 por 100 mil NV en 2019(1). Perú tiene a la fecha el mismo número de casos de muerte materna que en el 2012(2). Ha habido un considerable atraso en el objetivo de reducción de la mortalidad materna, para conformar con los Objetivos de Desarrollo del Milenio(3). La explicación de esta situación adversa es la infección COVID-19, que ha azotado al mundo desde principios del año 2020.
La Sociedad Peruana de Obstetricia y Ginecología (SPOG), juntamente
con el Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA, por sus si-glas en inglés), el Programa Conjunto de las Naciones Unidas sobre el
VIH/Sida (ONUSIDA) y la Oficina del Alto Comisionado para los DerechosHumanos (ACNUDH) redactaron una Opinión técnico legal en el marcodel debate parlamentario sobre el proyecto de ley 1520/2021-CR, quepropone la ley que promueve la protección del embarazo de la madregestante, del niño por nacer y de su entorno familiar.
200 años de la Proclamación de la Independencia del Perú. Es bastante tiempo y se ha avanzado mucho en el camino del objetivo por todos de- seado: Independencia. Podemos decir que aún nos falta un trecho por recorrer. Todo depende de qué es lo que entendemos por ‘independen- cia’. Si lo comprendemos como la liberación del dominio español, este fue conquistado y consolidado mucho después del 28 de julio de 1821, fecha en que se proclamó la Independencia por José de San Martín.
Purpose: At AAPM 2010, we presented the concept of using Cloud Computing to speed up clinical Monte Carlo calculations. Cloud Computing refers to a set of technologies that offers on‐demand computing resources using a pay‐as‐you‐go pricing model. We presented a feasibility study that included a variety of clinical relevant calculations using protons, electrons, and photons in water and a voxel patient geometry (Zubal phantom). While our initial study was designed for proof‐of‐concept, this research presents a more refined platform with an emphasis on particle therapy and demonstrates its potential to enable Monte Carlo dose calculation for routine clinical use.Methods: A Cloud Computing based distributed Monte Carlo dose calculation system called McCloud was developed. The system is based on Amazon EC2, Fluka, and a variety of “glue” technologies. The calculation involves these key steps: (1) A cluster is allocated in the Cloud. (2) A Monte Carlo task is launched on each node in the cluster. Extra care is used for random seed generations to ensure the correctness of the simulations. (3) The progress of the computation is dynamically monitored. (4) Once the computation is finished in the cluster, the results are aggregated using a linear model or a tree‐based distributive model, and a final dose distribution is returned to the user. Results: We found that for 14 Million 75MeV protons, an analog Monte Carlo simulation can be completed in 5 minutes 36 seconds. For this particular computation, the cost is less than 2 USD (based on official pricing at 8 cents per node per hour). Studies using various cluster sizes have shown the 1/n speed up expected from analytical Monte Carlo simulations Conclusions: Our implementations demonstrate the power of the existing cloud computing model, an extremely promising new paradigm for clinical and research computing. Further research is underway.
Supported in part by NSF CBET‐0853157 and NSF CBET‐0755054.
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