Estudio que destaca el prometedor rol de la inteligencia artificial en la revolución del manejo de la diabetes
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La diabetes mellitus es un conjunto de afecciones provocadas por anomalías en el control del cuerpo sobre los niveles de azúcar en la sangre. Estas condiciones son provocadas por los desafíos que enfrenta el sistema de regulación de la glucosa. La enfermedad metabólica persistente (diabetes) causa un daño grave a largo plazo a los riñones, el corazón, los vasos sanguíneos, los nervios y otros órganos. Con mayor frecuencia, la diabetes mellitus tipo 2 está relacionada con ella.
Un grupo de pacientes que se sometió a pruebas de detección de inteligencia artificial experimentó menos pérdida de visión 5 años después en comparación con el grupo que recibió atención oftalmológica
Diabetes e inteligencia artificial
Los algoritmos informáticos se utilizan en el campo de la inteligencia artificial (IA) en rápida evolución para desarrollar tareas sin necesidad de la intervención humana. El resultado de un algoritmo se evalúa para asegurarse de que es preciso después de haber sido entrenado en una cantidad suficiente de datos etiquetados. Observando y analizando grandes cantidades de datos, estos algoritmos de IA son notablemente eficientes para identificar patrones.
La IA se está aplicando ampliamente en el cuidado de la diabetes en cuatro áreas clave: detección automática de trastornos de la retina, asesoramiento clínico y apoyo a la toma de decisiones, predicción del riesgo para grupos particulares y creación de herramientas que permitan a los pacientes cuidar de sus condiciones por su cuenta.
Los autores de este trabajo se propusieron evaluar el uso de la inteligencia artificial en el manejo de la diabetes, así como el nivel de conocimiento sobre sus posibles ventajas, a través de una revisión de artículos publicados entre enero de 2019 y febrero de 2024, procedentes de seis bases de datos electrónicas, utilizando palabras clave como “uso de la inteligencia artificial en medicina, manejo de la diabetes, tecnología de la salud, aprendizaje automático, pacientes diabéticos, aplicaciones de IA e informática de la salud”.
Los estudios futuros deben centrarse en la aplicación de la inteligencia artificial para mejorar la detección y el manejo de la diabetes
Debate
Se descubrió que la prevalencia general de pacientes con síntomas de diabetes difirió significativamente entre el grupo tratado con IA, y tuvo un mejor resultado general en comparación con el grupo tratado con otros modelos de aprendizaje automático y profesionales de la salud.
Complementando estos resultados, un estudio de Chaki et al. descubrió que los avances en la IA y el aprendizaje automático hicieron posible identificar y diagnosticar la diabetes precozmente a través de un método automatizado que es más preciso que un diagnóstico manual. Además, de acuerdo con estos hallazgos en un estudio de Ansari et al., se encontró que el modelo que utiliza la función de optimización de Adam y tres capas ocultas tenía una precisión del 98%. Sobre la base de los atributos de datos requeridos, los resultados del estudio mejoraron la eficacia y la eficiencia de los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) en la evaluación de las actividades de autogestión de la diabetes.
Entre los dos subgrupos analizados, hubo una diferencia entre las intervenciones utilizadas para los tratamientos, todas las cuales favorecían el tratamiento de la IA. En consonancia con estos hallazgos, se observó un estudio realizado por Channa et al. que modeló diferencias de riesgo de 90 por cada 100000 entre los grupos que recibieron tratamiento de los proveedores de atención oftalmológica y los que recibieron pruebas de detección de IA.
Las redes sociales y los foros en línea también mejoran la participación de los pacientes en el tratamiento de su diabetes
Cinco años más tarde, el grupo examinado por la IA tuvo una incidencia estimada de 1.535 pérdida de visión por cada 100000 personas, mientras que el grupo que recibió atención oftalmológica se estimó que tenía 1.625 pérdida de visión por cada 100 000 personas. Según su estudio, si los estadounidenses adoptaran una estrategia de detección autónoma basada en la IA, experimentarían pérdida de visión después de 5 años a una tasa de 27.000 menos que si usaran a un profesional de la atención oftalmológica. Debido a varios factores, el grupo que se sometió a pruebas de detección de IA experimentó menos pérdida de visión 5 años después en comparación con el grupo que recibió atención oftalmológica.
Por su parte, la investigación de Alghamdi apoyó estos hallazgos, y reveló que los modelos de ANN funcionan mejor que los otros modelos en términos de sensibilidad y precisión, demostrando así la utilidad de los ANN como método para predecir las complicaciones de la diabetes. Sin embargo, vieron que es crucial elegir el método más adecuado en función de los requisitos específicos de los tratamientos. Más aún, estos hallazgos en un estudio de Alfian et al. indicaron que el modelo de predicción de glucosa en sangre basado en ANN recomendado superó a todos los demás modelos.
Por último, como se señaló en un estudio de Ellahham, la IA permite el monitoreo remoto continuo y conveniente de los biomarcadores y síntomas de un paciente. Las redes sociales y los foros en línea también mejoran la participación de los pacientes en el tratamiento de la diabetes. En conjunto, estos inteligentes cambios técnicos han mejorado el control glucémico al reducir los niveles de glucosa posprandial y en ayunas, las excursiones de glucosa y la hemoglobina glicosilada.
Se destaca un prometedor rol de la inteligencia artificial en el manejo de la diabetes a fin de mejorar la eficacia del tratamiento
Conclusiones
La diabetes debe tratarse y prevenirse, comenzando con un diagnóstico temprano. A medida que se desarrollen los dispositivos portátiles y las tecnologías de visualización de imágenes, los autores consideran que la IA será cada vez más relevante en las recomendaciones de estilo de vida personalizadas y el cuidado de la diabetes, especialmente en el área de la detección de enfermedades. Por lo tanto, los estudios futuros deben centrarse en áreas que deben avanzar en la IA para mejorar todas las dimensiones de la IA en la detección y el manejo de la diabetes.
Fuente
Alhalafi A, Alqahtani SM, Alqarni NA, Aljuaid AT, et al. Utilizing artificial intelligence among patients with diabetes. A systematic review and meta-analysis. Cureus. 2024 Apr;16(4):e58713.
