Las 3 lujosas casas de Joaquín “El Chapo” Guzmán que el gobierno vendió

Esta casa fue propiedad de Griselda López, ex esposa de Joaquín “El Chapo” Guzmán y madre de Ovidio (Foto: SAE)
Esta casa fue propiedad de Griselda López, ex esposa de Joaquín “El Chapo” Guzmán y madre de Ovidio (Foto: SAE)

Este domingo se subastaron algunas propiedades de la familia de Joaquín “El Chapo” Guzmán, incluida la casa donde habitó Griselda López, madre de Ovidio Guzmán López, recientemente capturado y posteriormente liberado por fuerzas federales.

Sin embargo, dicho inmueble, ubicado en la calle Cerro de las Siete Gotas #642, en Culiacán, Sinaloa, no se vendió. El Servicio de Administración y Enajenación de Bienes (SAE) ofertó la casa a un precio inicial de 11 millones 224,446 pesos.

Aunque el director del SAE aseguró durante la subasta que la residencia estaba “de lujo”, por alguna razón ésta no capto el interés de los asistentes. Aún así, otras tres casas vinculadas al narcotraficante fueron vendidas durante esta último evento organizado por el gobierno para rematar las propiedades del crimen organizado.

La casa no tuvo comprador, por lo que sigue en posesión de las autoridades (Foto: SAE)
La casa no tuvo comprador, por lo que sigue en posesión de las autoridades (Foto: SAE)

Las tres propiedades se localizan en Culiacán. Una de ellas está en el #130 de la calle Río Humaya, en la colonia Guadalupe, y fue subastada en 2 millones 54,783 pesos.

La segunda casa se ubica en el #1126 de la calle Javier Mina, en el Fraccionamiento Los Pinos, y fue vendida en 1 millón 240,000 pesos. El último inmueble se localiza en la calle Puerto de Veracruz #1647, en la colonia El Vallado, por la que pagaron 1 millón 64,767 pesos. En total, se recaudaron 4 millones 359,550 pesos.

Otras tres de las casas ligadas al ex líder del Cártel de Sinaloa no tuvieron comprador, por lo que fueron declaradas como lotes desiertos.

(Foto: SAE)
(Foto: SAE)

Durante la subasta, que duró poco más de dos horas, también se vendió una finca asociada al Cártel de los hermanos Arellano Félix, ubicada en Los Cabos, en Baja California Sur. Se subastó en 6 millones 250,000 pesos. La venta de esta casa representó una de las mayores pujas de toda la subasta, junto a un Mercedes Benz que se vendió por un monto final de 810,000 pesos.

El pasado 1 de noviembre, el presidente Andrés Manuel López Obrador anunció este quinto ejercicio llevado a cabo en el Complejo Cultural de Los Pinos. “Comprar un bien, para hacer el bien”, dijo al respecto, y especificó que el dinero se destinaría a diversas bandas musicales de niños y niñas en Oaxaca.

El director del Instituto para Devolverle al Pueblo lo Robado, Ricardo Rodríguez Vargas, también invitó a la población a contribuir en la subasta, presumiendo que se manejarian precios hasta 20% debajo de su valor y en joyas hasta un 50% de descuento.

La liberación de Ovidio Guzmán

Ovidio Guzmán, hijo de joaquín "El Chapo" Guzmán (Foto. Archivo)
Ovidio Guzmán, hijo de joaquín "El Chapo" Guzmán (Foto. Archivo)

Ovidio Guzmán López estuvo involucrado en la balacera que mantuvo en vilo a los ciudadanos de Culiacán el 17 de octubre, cuyo saldo fue de ocho muertos y 16 heridos. En el enfrentamiento, el capo mexicano fue liberado por el gobierno federal bajo el argumento de evitar un mayor número de muertos.

Tras su liberación, el Joaquín “El Chapo” Guzmán Loera envió desde prisión un mensaje sobre la liberación de su hijo. A través de uno de sus representantes legales, Guzmán Loera señaló que se sentía tranquilo de que su hijo hubiera sido liberado por las autoridades mexicanas que lo retuvieron durante horas en espera de una orden de aprehensión.

Por medio de su abogada, Mariel Colón, Guzmán Loera señaló desde la prisión de máxima seguridad ADX Florence, en Colorado que “el hecho de que sabe que sus hijos ahora mismo están sanos y salvos le da obviamente tranquilidad”.

MÁS SOBRE ESTE TEMA:

La respuesta del gobierno de AMLO al Cártel de Sinaloa: subastarán propiedades incautadas al narco en Culiacán

AMLO subastará las casas de “El Chapo” Guzmán desde 100,000 pesos: así te puedes comprar una

Los cinco momentos más importantes del documental “El Chapo: dos rostros de un capo”

Publicite con nosotros!

Chequea también

Se registró sismo de magnitud 5.7 en Chiapas

El Servicio Sismológico Nacional registró un sismo de magnitud 5.7 en el sureste del estado de Chiapas.Según la información que proporcionó el organismo, el movimiento telúrico se ubicó en 168 km al sureste de Ciudad Hidalgo, alrededor de las 10:28 horas de la mañana. Las escuelas, edificios públicos y viviendas fueron desalojadas y hasta el momento Protección Civil de Chiapas no reporta daños.El siniestro también se percibió frente a la costa de Guatemala, pero tuvo una magnitud de 5.3, se realizó la evacuación de edificios, así lo hizo saber la Coordinación Nacional para la Reducción de Desastres de Guatemala.Algunos usuarios de redes sociales mencionaron que el temblor también se registró en Tapachula y en el Salvador. Sin embargo, diarios locales mencionaron que no se escuchó la alarma sísmica, ubicada en el Palacio Municipal y que se escucha en las inmediaciones del Parque Bicentenario y el Centro de la Ciudad.El Ministro del Medio Ambiente y Recursos Naturales informó que el sismo fue frente a la costa de Guatemala.INFORMACIÓN EN DESARROLLO

La Inteligencia Artificial puede predecir si vas a morir durante el próximo año

Investigadores del grupo de atención médica Geisinger en el estado de Pensilvania, Estados Unidos, crearon un algoritmo de aprendizaje automático al que encargaron calcular las probabilidades de supervivencia de pacientes cardíacos al analizar los resultados de sus electrocardiogramas (Shutterstock)La Inteligencia Artificial desarrollada por un centro de salud de Estados Unidos puede predecir el riesgo de muerte de un paciente cardíaco en el año subsiguiente con más precisión que un médico, gracias al análisis de electrocardiogramas. Sin embargo, cómo funciona todavía es un misterio.Investigadores del grupo de atención médica Geisinger en el estado de Pensilvania, Estados Unidos, crearon un algoritmo de aprendizaje automático al que encargaron calcular las probabilidades de supervivencia de pacientes cardíacos al analizar los resultados de sus electrocardiogramas.Este algoritmo analizó 1,77 millones de resultados de 400.000 pacientes. El programa logró ganarle a los métodos predictivos tradicionales utilizados por los profesionales de la salud.El equipo de Geisinger "entrenó" a este algoritmo utilizando dos modelos. Uno se basó en datos históricos de electrocardiogramas, midiendo el voltaje a través del tiempo. El otro recibió la información de estos electrocardiogramas, además de la edad y el sexo de cada paciente analizado.Luego, se le pidió a esta Inteligencia Artificial que detectara patrones para predecir las probabilidades de que un paciente específico muriera dentro del año subsiguiente o sufriera complicaciones como un infarto o fibrilación atrial, que se produce cuando el corazón late muy rápido y con un ritmo irregular. En paralelo, se usó un algoritmo basado en el sistema tradicional con el que los médicos analizan los resultados de los electrocardiogramas, con fines comparativos.“Sin importar el caso, el modelo basado en voltajes siempre funcionó mejor que cualquier modelo que uno pudiera construir con cosas a partir de las cuales ya realizamos mediciones en electrocardiogramas”, aseguró el investigador Brandon Fornwalt, jefe del Departamento de Ciencias de la Imagen e Innovación de Geisinger en diálogo con New Scientist. La investigación completa será presentada en las Sesiones Científicas de la Asociación Americana del Corazón (AHA, por sus siglas en inglés) en Dallas el 16 de noviembre (Shutterstock)Así, la Inteligencia Artificial logró una puntuación de 0,85 (1 era la puntuación perfecta), mientras que los métodos tradicionales obtuvieron puntuaciones entre 0,6 y 0,8).Los investigadores reconocen que en una escala tan grande, los resultados de los métodos tradicionales pueden no tener una correlación tan precisa con lo que ocurre cuando un médico realiza un diagnóstico individual. Sin embargo, lo cierto es que esta Inteligencia Artificial pudo predecir de manera precisa la muerte de personas que los médicos pensaban que estaban en perfecto estado de salud debido a sus electrocardiogramas aparentemente normales.La investigación de Geisinger reveló que tres cardiólogos que analizaron de manera separada electrocardiogramas supuestamente normales no pudieron encontrar el patrón que había identificado la Inteligencia Artificial."Ese hallazgo sugiere que el modelo ve cosas de que los humanos probablemente no pueden ver, o por lo menos que simplemente ignoramos y creemos que son normales", afirmó Fornwalt. "La Inteligencia Artificial tiene el potencial de enseñarnos cosas que quizás hace décadas estamos malinterpretando".Esta Inteligencia Artificial pudo predecir de manera precisa la muerte de personas que los médicos pensaban que estaban en perfecto estado de salud debido a sus electrocardiogramas aparentemente normales (Shutterstock)El test está basado en información histórica de casos médicos ya cerrados y los investigadores no tienen claro cuáles son los patrones que el algoritmo detecta, su barrera ética principal para todavía no comenzar a tratar a pacientes basándose en él. Por eso, será importante demostrar en estudios clínicos que este algoritmo mejora los resultados de los pacientes en el futuro, según aseguró uno de los colaboradores del estudio, Christopher Haggerty.La investigación completa será presentada en las Sesiones Científicas de la Asociación Americana del Corazón (AHA, por sus siglas en inglés) en Dallas el 16 de noviembre.Este estudio no es el primero en desarrollar una Inteligencia Artificial para predecir la muerte. En abril, la Universidad de Nottingham, Reino Unido, publicó una investigación sobre un algoritmo de aprendizaje automático que pudo predecir la muerte de británicos entre los 40 y 69 años de edad. Aquí también se afirmó que el algoritmo funcionó mejor que los métodos tradicionales.SEGUÍ LEYENDO:Se triplicó la investigación sobre inteligencia artificial en el campo de la salud