Investigación

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Diseño del estudio

Para el estudio, unos 600 pacientes identificados como sanos, prediabéticos o con diabetes de tipo 2 llevaron un dispositivo MCG durante una media de 12 días. Los científicos observaron sus mediciones de glucosa a lo largo del tiempo y desarrollaron modelos de aprendizaje automático para ver si esos valores podían utilizarse para determinar si esa persona estaba sana, era prediabética o diabética. Jeon apunta que descubrieron que su modelo de 12 horas mostraba una precisión similar a los resultados de los intervalos más largos, identificando correctamente a dos tercios de los pacientes con prediabetes, mientras que también mostraba una alta precisión en la identificación de pacientes sanos y aquellos con diabetes de tipo 2. Añade que el marco temporal más corto es un gran paso adelante, y añadió que la mayoría de las investigaciones se basan en lecturas de entre 10 y 14 días, y a menudo requieren el análisis de médicos expertos. La prediabetes es un problema de salud grave en el que los niveles de azúcar en sangre son más altos de lo normal, pero no lo suficientemente altos como para ser diagnosticados como diabetes de tipo 2. "Una abrumadora mayoría de personas con diabetes de inicio temprano no son conscientes de su condición y no consultan a un médico hasta que su capacidad para controlar sus niveles de azúcar en la sangre está irremediablemente dañada", señala Michael Lieberman, director gerente de investigación y desarrollo de Klick Applied Sciences. "Nuestra investigación tiene un enorme potencial para ayudar a que los biomarcadores digitales de glucosa en sangre se conviertan en una herramienta inestimable para los médicos a la hora de prevenir la diabetes antes de que se inicie", resalta. Estos descubrimientos son los últimos en el trabajo en curso de Klick en el espacio de la diabetes. Su estudio 'La homeostasis como sistema de control proporcional-integral', basado en la modelización matemática para determinar algunos de los cambios subyacentes en la forma de regular la glucosa que pueden causar la diabetes, se publicó en 'Nature' en 2020. También presentaron resultados anteriores en la Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial (IJCAI) de 2018 en Estocolmo (Suecia). [post_title] => Diagnostico de diabetes por IA [post_excerpt] => Desarrollan un método de IA que predice la aparición de diabetes en 12 horas [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => diagnostico-de-diabetes-por-ia [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-12-02 14:32:44 [post_modified_gmt] => 2022-12-02 13:32:44 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://elmedicointeractivo.com/?p=258719 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw )

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Diseño del estudio

Para el estudio, unos 600 pacientes identificados como sanos, prediabéticos o con diabetes de tipo 2 llevaron un dispositivo MCG durante una media de 12 días. Los científicos observaron sus mediciones de glucosa a lo largo del tiempo y desarrollaron modelos de aprendizaje automático para ver si esos valores podían utilizarse para determinar si esa persona estaba sana, era prediabética o diabética. Jeon apunta que descubrieron que su modelo de 12 horas mostraba una precisión similar a los resultados de los intervalos más largos, identificando correctamente a dos tercios de los pacientes con prediabetes, mientras que también mostraba una alta precisión en la identificación de pacientes sanos y aquellos con diabetes de tipo 2. Añade que el marco temporal más corto es un gran paso adelante, y añadió que la mayoría de las investigaciones se basan en lecturas de entre 10 y 14 días, y a menudo requieren el análisis de médicos expertos. La prediabetes es un problema de salud grave en el que los niveles de azúcar en sangre son más altos de lo normal, pero no lo suficientemente altos como para ser diagnosticados como diabetes de tipo 2. "Una abrumadora mayoría de personas con diabetes de inicio temprano no son conscientes de su condición y no consultan a un médico hasta que su capacidad para controlar sus niveles de azúcar en la sangre está irremediablemente dañada", señala Michael Lieberman, director gerente de investigación y desarrollo de Klick Applied Sciences. "Nuestra investigación tiene un enorme potencial para ayudar a que los biomarcadores digitales de glucosa en sangre se conviertan en una herramienta inestimable para los médicos a la hora de prevenir la diabetes antes de que se inicie", resalta. Estos descubrimientos son los últimos en el trabajo en curso de Klick en el espacio de la diabetes. Su estudio 'La homeostasis como sistema de control proporcional-integral', basado en la modelización matemática para determinar algunos de los cambios subyacentes en la forma de regular la glucosa que pueden causar la diabetes, se publicó en 'Nature' en 2020. También presentaron resultados anteriores en la Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial (IJCAI) de 2018 en Estocolmo (Suecia). [post_title] => Diagnostico de diabetes por IA [post_excerpt] => Desarrollan un método de IA que predice la aparición de diabetes en 12 horas [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => diagnostico-de-diabetes-por-ia [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-12-02 14:32:44 [post_modified_gmt] => 2022-12-02 13:32:44 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://elmedicointeractivo.com/?p=258719 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw )