Predecir el futuro más exacto de los incidentes diabéticos a través de la IA

Predicción del futuro más exacto de los incidentes de diabetes a través de la IA

Predecir el futuro más exacto de los incidentes diabéticos a través de la IA

¿Qué mejor momento para probar cómo la inteligencia artificial (IA) aporta innovaciones sanitarias para un mejor estilo de vida que éste? Cuando todo el mundo está gritando el miedo al coronavirus y el aumento de la tasa de mortalidad inducido por la pandemia, la IA está al servicio de los gobiernos, funcionarios, médicos, enfermeras y pacientes también para luchar contra el virus. En medio de todo el caos, se sentirá aliviado al saber que la IA ha demostrado su potencial innovador en el campo de la salud una vez más. Los investigadores han revelado que usando la IA su modelo computarizado entrenado predijo la futura incidencia de la diabetes con una precisión general de 94.9 por ciento.

La investigación preliminar, que aún no se ha publicado, aplica un método de aprendizaje por máquina para evaluar el riesgo de que una persona desarrolle una afección de por vida que cause niveles elevados de azúcar en la sangre.

Según la organización benéfica Diabetes UK, alrededor de 3,9 millones de personas en el Reino Unido viven con diabetes. Esta condición está relacionada con el aumento del riesgo de otros problemas de salud graves, como las enfermedades cardíacas y el cáncer. Los expertos han dicho que la prevención de la diabetes, para empezar, es esencial para reducir el riesgo.

«Actualmente, no tenemos suficientes métodos para predecir qué individuos generalmente sanos desarrollarán diabetes», dijo el Dr. Akihiro Nomura, de la Escuela de Graduados de Ciencias Médicas de la Universidad de Kanazawa en Japón.
Como parte del estudio, los investigadores de la escuela de posgrado japonesa investigaron si el aprendizaje automático podría utilizarse para diagnosticar la diabetes.

Nomura y sus colegas analizaron 509.153 registros anuales de exámenes médicos en todo el país de 139.225 participantes de 2008 a 2018 en la ciudad de Kanazawa. Entre ellos, se incluyeron 65.505 participantes sin diabetes.

Los datos incluían exámenes físicos, análisis de sangre y orina y cuestionarios para los participantes. Se incluyeron pacientes sin diabetes al comienzo del estudio que se sometieron a más de dos revisiones médicas anuales durante este período. Durante los chequeos de los pacientes se registraron nuevos casos de diabetes.

Los investigadores identificaron un total de 4,696 nuevos pacientes de diabetes (7.2 por ciento) en el periodo de estudio. Su modelo computarizado entrenado predijo la incidencia futura de la diabetes con una precisión general de 94.9 por ciento.

Nomura dice que a continuación planea realizar ensayos clínicos para evaluar la eficacia del uso de estatinas para tratar a grupos de pacientes identificados por el modelo de aprendizaje por máquina como de alto riesgo de desarrollar diabetes.

Además, en el caso de los pacientes con enfermedad renal diabética, el uso de una prueba de diagnóstico basada en la inteligencia artificial para predecir el rápido deterioro de la función renal y la insuficiencia renal podría resultar en un ahorro sustancial para el sistema de salud de los Estados Unidos, dijo un orador a la audiencia en las Reuniones Clínicas de Primavera de la Fundación Nacional del Riñón.

Según Thomas Goss, PharmD, de Boston Healthcare Associates, el método actual de estratificación de riesgos en la enfermedad renal diabética no logra identificar a cerca de la mitad de los pacientes que, en última instancia, tienen un rápido deterioro de la función renal. Además, hasta dos tercios de estos pacientes inician la diálisis de forma aguda debido a un choque que, según él, es una forma muy costosa de iniciar la diálisis.

«Sabemos que muchos pacientes que están en alto riesgo [de un rápido declive y fallo de la función renal] a menudo no son remitidos por los médicos de atención primaria a los nefrólogos en las primeras etapas de la enfermedad, cuando se dispone de la mayor oportunidad de intervención», dijo. «Sentimos que hay una importante necesidad de una herramienta de predicción que nos ayude a identificar a los pacientes de alto riesgo y a mejorar nuestra estrategia de intervención».

Goss añadió que Medicare gasta actualmente 42.000 millones de dólares anuales en esta población (pacientes con enfermedad renal diabética tipo 2 en las etapas 1 a 3b).

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