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. En esta línea se enmarca también la estrategia para la diabetes en España, en donde la patología 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.
«Los nuevos avances tecnológicos y la aplicación de la inteligencia artificial 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»
Y en este contexto es, tal y como ha subrayado, Juan Francisco Perán Perán, presidente de la Federación Española de Diabetes (FEDE), «precisamente donde los nuevos avances tecnológicos y la aplicación de la Inteligencia Artificial 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 Appdesencadena una inyección automática de insulina que normaliza los niveles de glucosa del paciente. La inclusión de algoritmos de Inteligencia Artificialha ido perfeccionando este proceso, volviéndolo cada vez más exacto y personalizado.
Los creadores de este tipo de sistemas explican que tienen como objetivo reducir tanto la hipoglucemia como la hiperglucemia, toda vez que también pueden mejorar la glucemia y los resultados de salud a largo plazo, reduciendo la angustia, la carga de la diabetes y, en paralelo, mejorando la calidad del sueño.
Esta serie de aplicaciones funcionan con un algoritmo que predice cuánta insulina se requiere para mantener los niveles de glucosa en el rango objetivo. Sus responsables han demostrado previamente que el uso de un páncreas artificial ejecutado por un algoritmo similar es efectivo en pacientes que viven con diabetes tipo 1, tanto en adultos como en niños pequeños.
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.
AVANCES EN LA DIABETES TIPO 2
Por otro lado, 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 Estados Unidos 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.
«Creemos que los MCG podrían utilizarse no sólo para controlar la diabetes, sino para prevenirla por completo?
Los creadores de este sistema son investigadores de la compañía Klick Applied Sciences y han presentado los resultados de su estudio en la conferencia NeurIPS en Nueva Orleans, donde han explicado cómo usaron el aprendizaje automático y los datos registrados por los MCG para identificar a los pacientes con prediabetes o diabetes.
?Hemos demostrado que 12 horas de monitorización pueden marcar una gran diferencia en la vida de las personas con riesgo de desarrollar diabetes cuando aún hay tiempo de corregir el rumbo», declara Jouhyun Jeon, científico principal del estudio e investigador principal de Klick Applied Sciences. «Creemos que los MCG podrían utilizarse no sólo para controlar la diabetes, sino para prevenirla por completo?, sentencia.
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Este post se basa en el tema «La inteligencia artificial para la detección y tratamiento de las diabetes 1 y 2« publicado en Diabetes Foro.
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