
Dispositivos como los monitores continuos de glucosa (CGM) y los rastreadores de salud, como los Fitbits y los Apple Watches, son cada vez más frecuentes y ofrecen a las personas un mayor acceso a sus propios datos de salud, desde los niveles de glucosa hasta la frecuencia cardíaca y el recuento de pasos. Cuando se recopilan entre poblaciones, esto conduce a una inmensa cantidad de datos que los expertos a veces denominan "big data".
En la conferencia ATTD 2022, escuchamos a algunos expertos que han estado trabajando en cómo los investigadores y los proveedores de atención sanitaria pueden utilizar estos grandes datos para mejorar la gestión de la diabetes.
¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial en el cuidado de la diabetes?
La inteligencia artificial es un campo en rápido desarrollo y abarca el uso de ordenadores para procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones. Para entender cómo funciona, piense en cómo su profesional de la salud puede examinar la gran cantidad de información incluida en su informe de perfil de glucosa ambulatorio (PGA) creado a partir de los datos de su MCG y utilizarla para tomar decisiones sobre su tratamiento.
Si un ordenador analiza los datos y las decisiones de tratamiento de 100.000 personas, podría detectar tendencias sobre cómo determinados patrones de glucosa conducen a ciertas intervenciones de tratamiento específicas que podrían no ser tan obvias si se observan sólo los datos individuales. Y esto puede ampliarse y hacerse más preciso cuantos más datos se utilicen.
El Dr. Mark Clements, endocrinólogo pediátrico del Kansas City Children's Mercy y director médico de Glooko, ha creado un modelo llamado "Diabetes Data Dock" que recopila datos de los registros médicos electrónicos de las personas, de los rastreadores de fitness portátiles, de las aplicaciones y de las encuestas. Los algoritmos informáticos pueden utilizarse para procesar esta información y detectar patrones que ofrezcan una visión predictiva.
"Preveo que en el futuro, nosotros [los profesionales de la salud] seremos como el hombre del tiempo, pronosticando resultados", dijo Clements.
Retos y aplicaciones de la inteligencia artificial
En la actualidad, los datos de la MCG de muchas personas no se utilizan en todo su potencial, y a veces ni siquiera se utilizan. El Dr. Moshe Phillip, director del Instituto de Endocrinología y Diabetes del Centro Médico Infantil Schneider de Israel, señaló que una encuesta mostró que "sólo el 60% de las personas que utilizan el MCG realmente miraron los datos e hicieron un análisis basado en ellos".
Reconoció que, aunque ahora tenemos acceso a una enorme cantidad de datos, la pregunta sigue siendo: "¿Qué hacemos con ellos?".
Su equipo ha desarrollado una plataforma que utiliza la inteligencia artificial para crear un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS) llamado DreaMed Advisor Pro. El algoritmo de este sistema es capaz de proporcionar recomendaciones de dosificación de insulina muy similares a las que hacen los médicos expertos, dijo Phillip.
En el ensayo clínico Advice4U, de seis meses de duración y publicado en Nature, los jóvenes participantes con diabetes tipo 1 recibieron consejos sobre la dosis de insulina de un médico experto o del CDSS DreaMed Advisor Pro, denominado "endo.digital" en el estudio. Los investigadores descubrieron que no había diferencias en el Tiempo en Rango (TIR) o en el porcentaje de lecturas en hipoglucemia (niveles de glucosa por debajo de 54 mg/dl) entre los grupos del médico y del CDSS.
El objetivo es acabar proporcionando los datos del CDSS a los médicos de atención primaria para que tengan un recurso adicional que utilizar, dijo Phillip. "Es coo llamar a la puerta de un colega y preguntarle: "¿Qué harías tú en esta situación?".
El CDSS tiene el potencial de mejorar los resultados clínicos, el acceso a la atención y el uso de los recursos sanitarios. Phillip dijo que prevé una mayor integración de la atención digital a la diabetes en el futuro, lo que permitirá una interacción más frecuente entre las personas con diabetes y su equipo sanitario en lugar de depender únicamente de citas breves unas pocas veces al año.
Traducido por el equipo de Guerreros Azules
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