EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PUEDE AYUDAR A PREDECIR FUTUROS PACIENTES CON DIABETES
- Vie 3 de Abr 2020
- Sochob
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Un tipo de inteligencia artificial llamado aprendizaje automático puede ayudar a predecir qué pacientes desarrollarán diabetes, según un resumen de ENDO 2020 que se publicará en una sección complementaria especial del Journal of the Endocrine Society.
La diabetes está relacionada con un mayor riesgo de problemas de salud graves, como enfermedades cardíacas y cáncer. La prevención de la diabetes es esencial para reducir el riesgo de enfermedad y muerte. «Actualmente no tenemos métodos suficientes para predecir qué individuos generalmente sanos desarrollarán diabetes», dijo el autor principal, Akihiro Nomura, MD, Ph.D., de la Escuela de Graduados de Ciencias Médicas de la Universidad de Kanazawa en Kanazawa, Japón.
Los investigadores analizaron el uso de un tipo de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático en el diagnóstico de diabetes. La inteligencia artificial (IA) es el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El aprendizaje automático es un tipo de IA que permite que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente. Con cada exposición a nuevos datos, un algoritmo de aprendizaje automático crece cada vez mejor para reconocer patrones a lo largo del tiempo.
“Utilizando el aprendizaje automático, podría ser posible identificar con precisión los grupos de alto riesgo de futuros pacientes con diabetes mejor que usar las puntuaciones de riesgo existentes. Además, la tasa de visitas a proveedores de atención médica podría mejorarse para prevenir la aparición futura de diabetes».
Nomura y sus colegas analizaron 509.153 registros de chequeo de salud anuales a nivel nacional de 139.225 participantes de 2008 a 2018 en la ciudad de Kanazawa. Entre ellos, se incluyeron 65.505 participantes sin diabetes.
Los datos incluyeron exámenes físicos, análisis de sangre y orina y cuestionarios de participantes. Se incluyeron pacientes sin diabetes al comienzo del estudio que se sometieron a más de dos controles de salud anuales durante este período. Se registraron nuevos casos de diabetes durante los chequeos de los pacientes.
Los investigadores identificaron un total de 4.696 nuevos pacientes con diabetes (7,2%) en el período de estudio. Su modelo de computadora capacitado predijo la incidencia futura de diabetes con una precisión general del 94,9%.
Nomura dice que luego planea realizar ensayos clínicos para evaluar la efectividad del uso de estatinas para tratar grupos de pacientes identificados por el modelo de aprendizaje automático como de alto riesgo de desarrollar diabetes.
Fuente: https://www.news-medical.net
Referencia: The Endocrine Society