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Método de inteligencia artificial predice la aparición de diabetes en 12 horas

"Hemos demostrado que 12 horas de monitoreo pueden marcar una gran diferencia en la vida de las personas en riesgo de desarrollar diabetes”, señalan los autores del estudio.

Newsweek en Español by Newsweek en Español
7 diciembre, 2022
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diabetes

Para el estudio, alrededor de 600 pacientes que se identificaron como sanos, prediabéticos o que vivían con diabetes tipo 2 usaron un dispositivo de CGM durante un promedio de 12 días. (Foto: Pixabay)


Un grupo de expertos de la compañía Klick Applied Sciences, dedicada al desarrollo de investigaciones científicas, descubrió una manera de transformar un monitor continuo de glucosa (CGM) en una poderosa herramienta de detección y prevención de la diabetes utilizando inteligencia artificial.

En los hallazgos, presentados el pasado 2 de diciembre en la conferencia NeurIPS, en Nueva Orleans, los científicos de Klick revelaron cómo utilizaron el aprendizaje automático y solo 12 horas de datos de CGM para determinar si un paciente era prediabético o diabético.

“Hemos demostrado que 12 horas de monitoreo pueden marcar una gran diferencia en la vida de las personas en riesgo de desarrollar diabetes mientras todavía hay tiempo para corregir el curso”, dijo Jouhyun Jeon, científico principal del estudio e investigador principal de Klick Applied Sciences. “Creemos que los CGM podrían usarse no solo para controlar la diabetes, sino para prevenirla por completo”.

EL MODELO DE 12 HORAS

Para el estudio, alrededor de 600 pacientes que se identificaron como sanos, prediabéticos o que vivían con diabetes tipo 2 usaron un dispositivo de CGM durante un promedio de 12 días. Los científicos analizaron sus mediciones de glucosa a lo largo del tiempo y desarrollaron modelos de aprendizaje automático para ver si esos valores se podían utilizar para determinar si esa persona era sana, prediabética o diabética.

Jeon dijo que descubrieron que su modelo de 12 horas mostraba una alta precisión similar a los resultados de los intervalos más largos, identificando correctamente dos tercios de los pacientes con prediabetes, al tiempo que mostraba una alta precisión en la identificación de pacientes sanos y aquellos con diabetes tipo 2. Jeon dijo que el plazo más corto es un gran paso adelante, y que la mayoría de las investigaciones se extraen de 10 a 14 días de lecturas, y a menudo requieren análisis de médicos expertos.

PREDIABETES, UNA AFECCIÓN DE SALUD GRAVE

Según los Centros de Control de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos, la prediabetes es una afección de salud grave en la que los niveles de azúcar en sangre son más altos de lo normal, pero aún no lo suficientemente altos como para ser diagnosticada como diabetes tipo 2. Aproximadamente 96 millones de adultos estadounidenses, más de uno de cada tres, tienen prediabetes. De los que tienen prediabetes, más del 80 por ciento no saben que la tienen.

Estos hallazgos son los últimos en el trabajo continuo de Klick en el espacio de la diabetes. Su estudio “Homeostasis como sistema de control proporcional-integral”, basado en modelos matemáticos para determinar algunos de los cambios subyacentes en la forma en que se regula la glucosa que puede causar diabetes, se publicó en Nature en 2020. N

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Tags: diabetesestudioglucosainteligencia artificial

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