Crean un algoritmo basado en IA para distinguir subtipos de diabetes tipo 2

Clásicamente se distingue entre dos tipos de diabetes, por un lado, la diabetes tipo 1, causada por factores internos del organismo y que suele aparecer a partir de la infancia, y, por otro, la diabetes tipo 2, más vinculada a factores externos relacionados con la obesidad y que suele manifestarse en otras etapas de la vida.

La diabetes tipo 2 afecta a más de 537 millones de adultos en todo el mundo, sin embargo, hay evidencia de que no todos los pacientes con diabetes tipo 2 son iguales. "La mayoría de las personas con diabetes tienen  tipo 2, y no se suele profundizar más allá. Pero es más complejo que eso, y hay diferentes fisiologías subyacentes que conducen a la enfermedad", según la Dra. Tracey McLaughlin, profesora de endocrinología que forma parte de un equipo de investigación de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford (EEUU). "Esto es importante, porque dependiendo del tipo que se tenga, algunos medicamentos funcionarán mejor que otros", agregó dicha experta. 

Precisamente, el equipo de investigadores de la Dra. McLaughlin ha desarrollado un algoritmo basado en inteligencia artificial que utiliza datos de monitores continuos de glucosa en sangre para analizar tres de los cuatro subtipos más comunes de diabetes tipo 2, según se expone en 'Nature Biomedical Engineering'. 

En un estudio con 54 participantes, 21 de los cuales tenían prediabetes y 33 estaban sanos, los investigadores aplicaron un algoritmo impulsado por inteligencia artificial para identificar patrones dentro de los picos y caídas que correspondían a diferentes subtipos de diabetes tipo 2. Mediante un dispositivo, que los usuarios se colocaron en la parte superior del brazo, se midio el aumento y la disminución de los niveles de azúcar en sangre en tiempo real. Los participantes que utilizaron los monitores continuos de glucosa también se sometieron a la prueba de glucosa oral realizada en el consultorio de un médico.

Los investigadores comprobaron como su herramienta era capaz de detectar e identificar los subtipos correctamente aproximadamente el 90% de las veces.Al compararlo con datos clínicos y otros biomarcadores de enfermedades metabólicas, el algoritmo predijo subtipos metabólicos, como la resistencia a la insulina y la deficiencia de células beta, con mayor precisión que las pruebas metabólicas tradicionales.

El equipo de la Dra. McLaughlin tiene previsto seguir probando el algoritmo con personas a las que se les ha diagnosticado diabetes tipo 2 y esperan que la amplia disponibilidad de la tecnología mejore el acceso a la atención, incluso cuando los pacientes no puedan asistir a una cita médica. "También vemos esta tecnología como una herramienta valiosa de atención médica para las personas que tienen dificultades económicas o están aisladas geográficamente y no pueden acceder a un sistema de atención médica", concluyó dicha endocrinóloga.