{"id":2276,"date":"2026-05-05T09:44:00","date_gmt":"2026-05-05T09:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mundocalidad.com\/?p=2276"},"modified":"2026-05-04T21:46:59","modified_gmt":"2026-05-04T21:46:59","slug":"cuando-la-inteligencia-artificial-ve-lo-que-el-medico-aun-no-la-nueva-era-del-diagnostico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/2026\/05\/05\/cuando-la-inteligencia-artificial-ve-lo-que-el-medico-aun-no-la-nueva-era-del-diagnostico\/","title":{"rendered":"Cuando la inteligencia artificial ve lo que el m\u00e9dico a\u00fan no: la nueva era del diagn\u00f3stico\u201d"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-1024x1024.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2277\" srcset=\"https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-1024x1024.jpg 1024w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-300x300.jpg 300w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-150x150.jpg 150w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-768x768.jpg 768w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-1536x1536.jpg 1536w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/doctor-from-future-concept-2048x2048.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<!-- ============================================================\n     BANNER ISO SLIDER - Mundo Calidad\n     INSTRUCCIONES PARA EL DISE\u00c3\u2018ADOR:\n     1. 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riesgo<br><em>antes que el m\u00e9dico<\/em><\/h1>\n    <p class=\"hero-sub\">Un modelo de inteligencia artificial desarrollado en Londres analiza 20 variables del cuerpo para predecir qu\u00e9 personas con obesidad desarrollar\u00e1n diabetes, enfermedades cardiovasculares u otras 16 complicaciones, antes de que aparezca el primer s\u00edntoma.<\/p>\n    <div class=\"hero-meta\">\n      <span class=\"src\">SaludIA \u00b7 Redacci\u00f3n Ciencia<\/span>\n      <span class=\"sep\">\u00b7<\/span>\n      <span>4 de mayo, 2026<\/span>\n      <span class=\"sep\">\u00b7<\/span>\n      <span>Salud &amp; IA<\/span>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n \n<div class=\"wave\">\n  <svg viewBox=\"0 0 1440 48\" preserveAspectRatio=\"none\" fill=\"none\">\n    <path d=\"M0 0 Q360 48 720 24 Q1080 0 1440 48 L1440 0 Z\" fill=\"#0a0510\"\/>\n  <\/svg>\n<\/div>\n \n<article>\n \n  <div class=\"tags\">\n    <span class=\"tag fill\">Inteligencia Artificial<\/span>\n    <span class=\"tag rose\">Obesidad<\/span>\n    <span class=\"tag amber\">Diabetes<\/span>\n    <span class=\"tag muted\">Queen Mary University<\/span>\n    <span class=\"tag muted\">Medicina Predictiva<\/span>\n  <\/div>\n \n  <div class=\"source-box\">\n    \ud83d\udd2c <strong>Fuente:<\/strong> Infobae \u2014 \u00abC\u00f3mo la IA podr\u00eda anticipar enfermedades asociadas a la obesidad antes de los s\u00edntomas\u00bb, 4 de mayo de 2026 \u00b7 Basado en estudio publicado en <em>Nature Medicine<\/em> por investigadores de la Queen Mary University of London.\n  <\/div>\n \n  <div class=\"body-text\">\n \n    <p>\n      El \u00edndice de masa corporal fue durante d\u00e9cadas la vara con la que el mundo midi\u00f3 el peso. Un n\u00famero sencillo \u2014peso dividido por talla al cuadrado\u2014 que clasificaba a las personas en categor\u00edas: delgado, normal, sobrepeso, obeso. Pr\u00e1ctico, universal, y profundamente insuficiente. Dos personas con el mismo IMC pueden tener perfiles metab\u00f3licos completamente distintos, y lo que ocurre dentro del organismo \u2014c\u00f3mo procesa la glucosa, qu\u00e9 nivel tiene el colesterol, c\u00f3mo funciona el h\u00edgado\u2014 importa mucho m\u00e1s que el n\u00famero en la balanza.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Un equipo internacional de investigadores liderado desde la <strong>Queen Mary University of London<\/strong> acaba de presentar una alternativa radicalmente m\u00e1s sofisticada: <strong>OBSCORE<\/strong>, un modelo de inteligencia artificial que analiza 20 variables cl\u00ednicas y metab\u00f3licas para estimar, con precisi\u00f3n sin precedentes, el riesgo individual de desarrollar hasta 18 complicaciones asociadas a la obesidad antes de que aparezcan los primeros s\u00edntomas.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"stat-row\">\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">200K<\/div>\n        <div class=\"s-label\">personas analizadas del UK Biobank<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">2.000+<\/div>\n        <div class=\"s-label\">variables revisadas por el equipo investigador<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">20<\/div>\n        <div class=\"s-label\">factores clave seleccionados por el modelo<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">18<\/div>\n        <div class=\"s-label\">complicaciones que OBSCORE puede predecir<\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>El fracaso silencioso del IMC<\/h2>\n \n    <p>\n      La limitaci\u00f3n del IMC no es nueva. Los m\u00e9dicos llevan a\u00f1os se\u00f1alando sus puntos ciegos: no distingue grasa de m\u00fasculo, no captura la distribuci\u00f3n de la grasa corporal, y no refleja ninguna variable bioqu\u00edmica. Una persona con sobrepeso seg\u00fan el IMC puede tener niveles perfectamente saludables de glucosa, triglic\u00e9ridos y presi\u00f3n arterial, mientras que otra con un IMC considerado normal puede acumular grasa visceral que eleva silenciosamente su riesgo cardiovascular.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      La investigaci\u00f3n de la Queen Mary University documenta exactamente esas discordancias: personas con valores de IMC que suger\u00edan riesgo elevado pero presentaban buen perfil metab\u00f3lico, y otras en el rango del peso normal con variables bioqu\u00edmicas que apuntaban hacia complicaciones futuras. El IMC, en resumen, miraba el envoltorio. OBSCORE mira el interior.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"pull-quote\">\n      <p>\u00abAnticipar las consecuencias de la obesidad representa un desaf\u00edo creciente para los sistemas de salud. Este modelo permite detectar con mayor precisi\u00f3n qui\u00e9nes podr\u00edan beneficiarse de controles m\u00e1s estrictos o intervenciones tempranas.\u00bb<\/p>\n      <small>\u2014 Prof. Claudia Langenberg, Directora del Precision Healthcare University Research Institute \u00b7 Queen Mary University of London<\/small>\n    <\/div>\n \n    <h2>C\u00f3mo funciona OBSCORE: aprendizaje autom\u00e1tico sobre 200.000 historias cl\u00ednicas<\/h2>\n \n    <p>\n      El punto de partida fue el <strong>UK Biobank<\/strong>, una de las bases de datos m\u00e9dicas m\u00e1s exhaustivas del mundo, con informaci\u00f3n detallada de 200.000 personas. Los investigadores no empezaron con un modelo predefinido de qu\u00e9 variables importan: dejaron que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico descubrieran, dentro de un universo de m\u00e1s de 2.000 variables posibles, cu\u00e1les combinaciones ten\u00edan mayor poder predictivo real.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      El resultado fue una selecci\u00f3n de 20 factores \u2014an\u00e1lisis de sangre habituales, datos cl\u00ednicos recogidos en consultas est\u00e1ndar, caracter\u00edsticas bioqu\u00edmicas del metabolismo\u2014 que en conjunto superan ampliamente la capacidad predictiva del IMC para estimar qu\u00e9 complicaciones desarrollar\u00e1 cada persona. El modelo fue adem\u00e1s validado en cohortes independientes, incluyendo los estudios <strong>Genes &amp; Health<\/strong> y <strong>EPIC-Norfolk<\/strong>, reforzando la solidez de sus resultados m\u00e1s all\u00e1 del conjunto de datos original.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"process-strip\">\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">01<\/div>\n        <div class=\"t\">200.000 personas del UK Biobank<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">02<\/div>\n        <div class=\"t\">An\u00e1lisis de 2.000+ variables posibles<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">03<\/div>\n        <div class=\"t\">Selecci\u00f3n de 20 factores clave por IA<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">04<\/div>\n        <div class=\"t\">Validaci\u00f3n en cohortes independientes<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">05<\/div>\n        <div class=\"t\">Predicci\u00f3n de 18 complicaciones<\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"divider\">\n      <div class=\"line\"><\/div>\n      <div class=\"label\">las variables que cambian el diagn\u00f3stico<\/div>\n      <div class=\"line\"><\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>M\u00e1s all\u00e1 del peso: qu\u00e9 mide realmente OBSCORE<\/h2>\n \n    <p>\n      Las 20 variables que integran OBSCORE incluyen datos que ya se recogen de forma rutinaria en muchas consultas m\u00e9dicas: niveles de glucosa en ayunas, perfil lip\u00eddico, funci\u00f3n hep\u00e1tica, marcadores de inflamaci\u00f3n, presi\u00f3n arterial y varios indicadores bioqu\u00edmicos m\u00e1s. La clave no est\u00e1 en que sean datos nuevos o ex\u00f3ticos, sino en la manera en que el modelo los combina y pondera para construir un perfil de riesgo individualizado.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      El doctor <strong>Kamil Demircan<\/strong>, integrante del equipo investigador, destac\u00f3 que analizar m\u00faltiples dimensiones permite detectar amenazas concretas antes de que aparezcan los primeros s\u00edntomas. El modelo no solo describe el estado actual de salud de una persona: <em>anticipa su trayectoria futura<\/em> con una especificidad que el IMC nunca pudo ofrecer.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"info-panel\">\n      <h3>OBSCORE \u2014 Qu\u00e9 puede predecir y por qu\u00e9 importa<\/h3>\n      <div class=\"grid\">\n        <div class=\"cell hi\">\n          <div class=\"c-num\">Diabetes T2<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Complicaci\u00f3n principal<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">Una de las 18 complicaciones predichas. OBSCORE detecta el riesgo metab\u00f3lico mucho antes de que aparezcan los primeros indicios cl\u00ednicos.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">Cardio<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Riesgo cardiovascular<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">Hipertensi\u00f3n, enfermedad coronaria y otras afecciones del coraz\u00f3n pueden anticiparse con combinaciones de variables que el IMC no captura.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">60%+<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Poblaci\u00f3n con sobrepeso<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">M\u00e1s del 60% de adultos en pa\u00edses occidentales vive con sobrepeso u obesidad. OBSCORE permite priorizar qui\u00e9nes realmente necesitan intervenci\u00f3n urgente.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">NHS<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Impacto en salud p\u00fablica<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">Sistemas como el NHS brit\u00e1nico podr\u00edan mejorar la asignaci\u00f3n de recursos identificando con precisi\u00f3n a la poblaci\u00f3n de mayor riesgo real.<\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>Lo que transforma la pr\u00e1ctica m\u00e9dica<\/h2>\n \n    <p>\n      La implicaci\u00f3n m\u00e1s directa de OBSCORE es cl\u00ednica: permite a los m\u00e9dicos adaptar el seguimiento de cada paciente en funci\u00f3n de su riesgo real, no de una categor\u00eda de peso. Algunas personas podr\u00edan requerir controles m\u00e1s frecuentes o intervenciones preventivas m\u00e1s intensivas desde etapas tempranas. Otras, pese a tener un IMC elevado, podr\u00edan evitar tratamientos innecesarios porque su perfil metab\u00f3lico no justifica una alarma.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Ese nivel de personalizaci\u00f3n tiene consecuencias directas tanto para los pacientes como para los sistemas de salud. Dise\u00f1ar campa\u00f1as de prevenci\u00f3n m\u00e1s espec\u00edficas, dirigir recursos hacia grupos con mayor probabilidad real de enfermar, y tomar decisiones terap\u00e9uticas basadas en datos concretos en lugar de promedios poblacionales: eso es lo que habilita un modelo como este.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"violet-box\">\n      <div class=\"g-label\">Aplicaciones potenciales \u2014 Salud p\u00fablica y pr\u00e1ctica cl\u00ednica<\/div>\n      <h3>Lo que transforma OBSCORE en la medicina del d\u00eda a d\u00eda<\/h3>\n      <ul>\n        <li><strong>Prevenci\u00f3n personalizada:<\/strong> identificar con a\u00f1os de antelaci\u00f3n qu\u00e9 personas desarrollar\u00e1n diabetes tipo 2 o enfermedades cardiovasculares permite intervenir cuando los cambios de h\u00e1bito y los tratamientos tempranos son m\u00e1s efectivos.<\/li>\n        <li><strong>Optimizaci\u00f3n de recursos sanitarios:<\/strong> en sistemas como el NHS, concentrar los controles m\u00e1s intensivos en quienes realmente los necesitan mejora tanto la calidad de la atenci\u00f3n como el uso eficiente del presupuesto.<\/li>\n        <li><strong>Redise\u00f1o de campa\u00f1as de prevenci\u00f3n:<\/strong> en lugar de mensajes gen\u00e9ricos para toda la poblaci\u00f3n con sobrepeso, las pol\u00edticas p\u00fablicas pueden dirigirse con mayor precisi\u00f3n a subgrupos con riesgo metab\u00f3lico elevado.<\/li>\n        <li><strong>Herramienta de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica:<\/strong> los 20 factores de OBSCORE ya se recogen en muchas consultas de rutina, lo que facilita su integraci\u00f3n en sistemas de historia cl\u00ednica electr\u00f3nica sin requerir pruebas adicionales costosas.<\/li>\n      <\/ul>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"divider\">\n      <div class=\"line\"><\/div>\n      <div class=\"label\">L\u00edmites y pr\u00f3ximos pasos \u2014 lo que falta por demostrar<\/div>\n      <div class=\"line\"><\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>Lo que OBSCORE todav\u00eda no puede garantizar<\/h2>\n \n    <p>\n      Los propios investigadores son los primeros en se\u00f1alar las limitaciones del modelo. El UK Biobank, pese a su enorme tama\u00f1o, no representa a toda la diversidad de la poblaci\u00f3n mundial: su muestra est\u00e1 sesgada hacia personas de origen europeo de mediana edad en el Reino Unido. Validar OBSCORE en poblaciones con diferentes or\u00edgenes gen\u00e9ticos, h\u00e1bitos alimentarios y entornos socioecon\u00f3micos es un paso necesario antes de generalizar sus conclusiones.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Adem\u00e1s, predecir el riesgo no equivale a eliminarlo. El valor del modelo depende de que esa predicci\u00f3n est\u00e9 conectada a intervenciones efectivas: cambios de estilo de vida, tratamientos farmacol\u00f3gicos, programas de seguimiento. Sin esa cadena, la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica queda como un dato interesante pero cl\u00ednicamente inerte. El equipo se\u00f1ala que es necesario continuar con validaciones en diferentes poblaciones y contextos antes de que OBSCORE pueda considerarse listo para una implementaci\u00f3n amplia en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"rose-box\">\n      <div class=\"r-label\">Desaf\u00edos pendientes<\/div>\n      <h3>Lo que queda antes de la implementaci\u00f3n cl\u00ednica generalizada<\/h3>\n      <ul>\n        <li><strong>Validaci\u00f3n en poblaciones diversas:<\/strong> los datos del UK Biobank representan principalmente a personas de origen europeo; confirmar la utilidad de OBSCORE en otras etnias y contextos geogr\u00e1ficos es indispensable.<\/li>\n        <li><strong>Integraci\u00f3n en sistemas de salud:<\/strong> incorporar el modelo a los flujos de trabajo habituales \u2014historia cl\u00ednica electr\u00f3nica, sistemas de atenci\u00f3n primaria\u2014 requiere desarrollos t\u00e9cnicos y regulatorios espec\u00edficos en cada pa\u00eds.<\/li>\n        <li><strong>Conectar la predicci\u00f3n con la acci\u00f3n:<\/strong> identificar el riesgo solo tiene valor si dispara intervenciones efectivas. Definir qu\u00e9 hacer con esa informaci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica es tan importante como el propio modelo.<\/li>\n        <li><strong>Regulaci\u00f3n de herramientas de IA diagn\u00f3stica:<\/strong> organismos reguladores en Europa, EE. UU. y Am\u00e9rica Latina est\u00e1n desarrollando marcos para evaluar la confiabilidad de los modelos predictivos m\u00e9dicos basados en inteligencia artificial.<\/li>\n      <\/ul>\n    <\/div>\n \n    <h2>La medicina que aprende de los datos antes de que usted enferme<\/h2>\n \n    <p>\n      Lo que subyace a OBSCORE es un cambio conceptual en la forma de entender la medicina preventiva. Durante d\u00e9cadas, la prevenci\u00f3n fue reactiva: se actuaba cuando aparec\u00edan s\u00edntomas, o a lo sumo cuando los an\u00e1lisis de rutina mostraban valores fuera de rango. La medicina predictiva basada en IA propone otra l\u00f3gica: calcular, con a\u00f1os de antelaci\u00f3n, qu\u00e9 trayectoria de salud tiene m\u00e1s probabilidades de seguir cada persona seg\u00fan su perfil bioqu\u00edmico actual.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      No es ciencia ficci\u00f3n. Las herramientas t\u00e9cnicas ya existen. Los datos tambi\u00e9n. Lo que se est\u00e1 construyendo ahora es la capacidad de traducir esa informaci\u00f3n en decisiones cl\u00ednicas concretas y en pol\u00edticas de salud p\u00fablica m\u00e1s precisas. OBSCORE es, en ese sentido, un primer paso hacia una medicina que no espera a que el cuerpo falle para actuar.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"data-row\">\n      <div class=\"icon\">\ud83e\uddec<\/div>\n      <div class=\"text\">\n        <strong>El horizonte que se abre:<\/strong> combinados con modelos de edici\u00f3n gen\u00e9tica, biomarcadores de nueva generaci\u00f3n y wearables que monitorean el metabolismo en tiempo real, sistemas como OBSCORE podr\u00edan transformar la consulta m\u00e9dica rutinaria en una herramienta de anticipaci\u00f3n: <strong>no solo un diagn\u00f3stico del presente, sino un mapa del futuro de salud de cada persona.<\/strong>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"conclusion\">\n      <strong>En s\u00edntesis:<\/strong> OBSCORE no es un reemplazo del m\u00e9dico ni una soluci\u00f3n definitiva a la epidemia de obesidad. Es algo m\u00e1s preciso: una demostraci\u00f3n de que la inteligencia artificial puede leer en los datos del cuerpo se\u00f1ales que el ojo cl\u00ednico y el IMC no detectan. Predecir qui\u00e9n desarrollar\u00e1 diabetes o una enfermedad cardiovascular antes de que aparezca el primer s\u00edntoma tiene el potencial de cambiar cu\u00e1ndo y c\u00f3mo se act\u00faa. <strong>La prevenci\u00f3n, hist\u00f3ricamente tard\u00eda, podr\u00eda empezar a ocurrir donde m\u00e1s importa: antes de que el da\u00f1o sea irreversible.<\/strong>\n    <\/div>\n \n  <\/div>\n \n  <div class=\"article-footer\">\n    SaludIA &nbsp;\u00b7&nbsp; Basado en: Infobae, \u00abC\u00f3mo la IA podr\u00eda anticipar enfermedades asociadas a la obesidad antes de los s\u00edntomas\u00bb, 4 de mayo de 2026 &nbsp;\u00b7&nbsp; Estudio original: <em>Nature Medicine<\/em> \u2014 Queen Mary University of London &nbsp;\u00b7&nbsp; 2026\n  <\/div>\n \n<\/article>\n<\/body>\n<\/html>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[124,65,461,453],"class_list":["post-2276","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-calidad","tag-calidad","tag-iso","tag-medicina","tag-mejora"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2276","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2276"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2276\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2278,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2276\/revisions\/2278"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2276"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2276"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2276"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}