La Inteligencia Artificial contribuye a una detección y control de la diabetes más eficaz

Los avances tecnológicos, en general, y la Inteligencia Artificial, en particular, han irrumpido en el panorama sanitario para reforzar la atención y prevenir las complicaciones de una forma mucho más eficaz. En el campo de la diabetes estos cambios ya son palpables, con avances como la automatización de los medidores de glucosa gracias a la Inteligencia Artificial.

El ámbito sanitario es uno de los sectores estratégicos de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial del Gobierno de España, que contempla una inversión de 600 millones de euros para el periodo 2021-2023. En este sentido, la estrategia política más generalizada está siendo la apuesta por la prevención, la sensibilización y la investigación, con el fin de lograr una detención temprana de la enfermedad y evitar así complicaciones médicas o sobrecargas en el sistema sanitario.

Los avances tecnológicos en general, y la Inteligencia Artificial en particular, contribuyen a la detección y control de la diabetes
En esta línea se enmarca también la estrategia para la diabetes en España, patología que afecta a cerca de 6.000.000 de personas y se destina un 8,2% del presupuesto sanitario anual a tratar la patología y sus complicaciones.

En este contexto, tal y como indica Juan Francisco Perán Perán, presidente de la Federación Española de Diabetes (FEDE), «precisamente donde los nuevos avances tecnológicos y la aplicación de Inteligencias Artificiales en la detección y control de la enfermedad están resultando ser de vital importancia para mejorar la calidad de vida de las personas que conviven con la diabetes y sus familiares«.

En el caso de los pacientes con diabetes tipo 1, los sistemas de circuito cerrado o «páncreas artificial» han evolucionado hacia una casi completa automatización. En este tipo de sistemas, un sensor de glucosa conectado a un programa de ordenador o una App desencadena una inyección automática de insulina que normaliza los niveles de glucosa del paciente. La inclusión de algoritmos de Inteligencia Artificial ha ido perfeccionando este proceso, volviéndolo cada vez más exacto y personalizado.

Y es que, gracias a la Inteligencia Artificial, un sistema de circuito cerrado es capaz de aprender el comportamiento de la glucosa del paciente, y de tener en cuenta factores como su alimentación o su estado físico a la hora de evaluar sus necesidades.

Además, la Inteligencia Artificial también está teniendo aplicaciones en la detección de la diabetes tipo 2, ya que con su llegada ha aumentado enormemente la capacidad de analizar y cruzar datos, facilitando la detección de pacientes de riesgo. En este sentido, en diciembre de 2022, un grupo de científicos en EE.UU. descubría una manera de trasformar un monitor continuo de glucosa en una herramienta de detección de la diabetes, tan solo dejando que una Inteligencia Artificial recopilara datos sobre los pacientes durante 12 horas.

Por último, desde FEDE se destaca las alianzas entre diferentes empresas, centradas en la lucha contra la diabetes, que se unen para impulsar nuevas aplicaciones móviles para la monitorización de la diabetes y la gestión de información del paciente.

Un ejemplo de esto es la App de Abbott y Novo Nordisk, capaz de optimizar la medición de las glucemias y la dosificación de la insulina. Integrando tecnología flash de medición de glucosa y plumas inteligentes de insulina, esta tecnología es capaz de almacenar grandes cantidades de información y compartirla con profesionales sanitarios en tiempo real.

Alrededor de 537 millones de personas conviven con la diabetes en el mundo, una cifra que se prevé aumente en un 46% hasta llegar a los 783 millones en 2045. Según el último informe de la Federación Internacional de Diabetes (IDF, según sus siglas en inglés), Europa es la región con mayor incidencia anual de la enfermedad (sumando en torno a 31.000 casos nuevos cada año) y una de las que más presupuesto destina a luchar contra ella.

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Este post se basa en el tema «La Inteligencia Artificial contribuye a una detección y control de la diabetes más eficaz« publicado en Diabetes Foro.

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