El último proyecto de IBM podría ayudar a identificar a pacientes en riesgo y ayudar a trazar un curso para rastrear la condición.
¿Llevará la inteligencia artificial a un diagnóstico más rápido de la diabetes, una condición a menudo llamada el asesino silencioso?
Los investigadores de IBM esperan que así sea.
Recientemente, anunciaron una herramienta de detección impulsada por IA que podría identificar anticuerpos contra la diabetes tipo 1 en la sangre de las personas.
Para los millones de personas que viven con diabetes tipo 1 a nivel mundial, la realidad cotidiana implica un importante autocontrol.
Sin esa supervisión, el páncreas no produce suficiente insulina, que se utiliza para transferir el azúcar en la sangre que proporciona energía a las células del cuerpo.
Desde inyecciones diarias de insulina hasta asegurar que los niveles de glucosa en la sangre estén controlados con nutrición y planes de ejercicio, es una condición que requiere que los pacientes se mantengan muy atentos a su salud.
1.25 millones de personas tienen diabetes tipo 1 solo en los Estados Unidos, con un estimado de 40,000 nuevos diagnósticos cada año, según la Asociación Americana de Diabetes.
Debido a esto, es posible que se sorprenda de que no exista un proceso estandarizado de detección de la enfermedad para detectarla desde el principio.
Los médicos generalmente realizan pruebas basadas en la historia familiar y otros factores de riesgo conocidos, lo que significa que la diabetes tipo 1 puede aparecer fuera del radar.
Esto puede llevar a viajes repentinos a la sala de emergencias y diagnósticos sorpresa, haciendo que el desarrollo de mejores pruebas de detección sea una prioridad importante para los médicos.
Ahora, aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial.
En las sesiones científicas de la American Diabetes Association a principios de junio, IBM y JDRF (anteriormente conocida como Juvenile Diabetes Research Foundation), una organización sin fines de lucro que encabeza la investigación de la diabetes tipo 1, reveló una herramienta de inteligencia artificial predictiva que cartografió la presencia de anticuerpos contra la diabetes tipo 1 en la sangre para determinar exactamente cuándo y cómo podría desarrollarse la enfermedad.
Jianying Hu, miembro de IBM y líder científico mundial de inteligencia artificial para la atención de la salud en IBM Research, dijo a Engadget que la IA recibió datos de más de 22,000 personas de los Estados Unidos, Suecia y Finlandia.
El programa identificó similitudes entre las personas con anticuerpos específicos para la enfermedad y la línea de tiempo de su progresión de la diabetes tipo 1.
“Uno de los mayores potenciales de este tipo de trabajo en la construcción de modelos de aprendizaje automático para la diabetes tipo 1 es poder identificar mejor a quién monitorear y con qué frecuencia monitorearlos”, dijo Hu, cuyo equipo trabajó en este proyecto con JDRF para más de un año.
“En este momento, incluso lo poco que sabemos, estos anticuerpos están generalizados en la progresión de la diabetes tipo 1, pero nadie sabe quiénes son más susceptibles a desarrollarlos y cuándo”.
Ella dijo que estos modelos de IA podrían darles a los médicos “una fecha límite más personalizada” sobre cómo monitorear a las personas y con qué frecuencia deben ser examinadas.
En el pasado, la diabetes tipo 1 se llamaba diabetes juvenil, porque generalmente se diagnostica en niños, adolescentes y adultos jóvenes, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC).
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Pajvani, que no está afiliado a este proyecto, explicó que la práctica general dicta que solo se realicen exámenes de “alto riesgo”.
Esto significa que tienen un familiar de primer grado que ha sido diagnosticado.
Dado que es tan poco común, dijo que no es algo que justifique examinar a la población en general.
Advirtió que los métodos de detección de gran alcance como este podrían conducir a muchos falsos positivos.
“Si está evaluando una condición relativamente poco común, va a terminar con una gran cantidad de falsos positivos.
Si realiza pruebas a todas las personas, [incluidas] las que están [con] un riesgo relativamente bajo de desarrollarla, quienes no tienen antecedentes familiares u otra enfermedad autoinmune, tendrá una tasa mucho más alta de identificar a personas que podrían dar una prueba positiva para un anticuerpo pero tienen un riesgo bajo de tener la enfermedad”, dijo Pajvani a Engadget.
El riesgo de aplicar una prueba de detección amplia para una enfermedad rara como esta significa que también podría hacer que la gente se sienta innecesariamente ansiosa por una condición que probablemente no padecerá.
Esencialmente, no existe una prueba de detección perfecta que sea sin falsos positivos, agregó.
A pesar de estas críticas, Pajvani ve un futuro para este tipo de tecnología.
Las personas que tienen un alto riesgo de diabetes y la presencia de estos anticuerpos aún no saben cuál será la línea de tiempo de la progresión de la enfermedad.
Este tipo de herramienta de IA podría dar a los médicos un mapa de ruta necesario para trazar el curso de la enfermedad, explicó.
En el futuro, Hu dijo que su equipo pronto agregará más datos de Alemania para que la IA los clasifique.
Añadió que otra parte importante del proyecto es trabajar en estrecha colaboración con los médicos para ver cómo pueden aplicar esto y cómo se pueden utilizar los conocimientos obtenidos de la IA en estudios clínicos.
“Me encanta que la gente esté pensando en esto, y me encanta la idea de llevar adelante la importante cuestión clínica de quién desarrollará una afección, especialmente una tan importante como la diabetes tipo 1”, agregó Pajvani.
“Con suerte, [me gustaría] vernos en un lugar donde la tecnología pueda proporcionar una mejor comprensión de cómo ayudamos a las personas”.
Pajvani dijo que, como médico, aún no ha visto cómo la IA se mueve fuera de lo teórico y pasa a la práctica diaria del tratamiento de pacientes.
Por su parte, Hu dijo que cree que la presencia del aprendizaje automático en medicina solo continuará “acelerándose” y que es un trabajo “extremadamente importante” que podría llevar a herramientas indispensables para los médicos.
Esta IA no proporciona un método de detección definitivo en la actualidad, pero ofrece un camino para la forma en que las herramientas de aprendizaje automático podrían usarse para diagnósticos de diabetes tipo 1 más rápidos y que salven vidas en el futuro.
Fuente: Engadget
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Nuevamente Dr. padilla ,la diabetes no es materia, son unidades de información que crean la realidad, no hipoglucemias, ni resistencias a la insulina, esa son causas secundarias; son campos y patrones de energía electromagnéticos que son atraídos por la energía de la mente, para materializarlos (quark contaminados) que als er observados por la mente se convierten campos que gobiernan la partícula, ya que la endocrinología nace en una interfase de la mente y la meteria….hasta pronto
Se que el patrón de las diabetes está en el campo energético invisible , solo podemos verlo si convertimos la onda de energía en particular. se sabe que la diabetes son fluctuaciones de energía e información. porque la diabetes son leyes científicas de cambios d e tempo, ya que no es materia, presenta aspectos subjetivos que no son más que creencias parciales. Es en la mente donde opera la información y la energía como instrumento neurológico la terapia ayurveda, se conecta con moléculas inductoras que activan un circuito genético terapéutico. Para producir su reversión total.
Dr. Padilla: ya se sabe que la diabetes mantiene encendidos en los núcleos d e las células, concretamente en los quark de los electrones que reciben transducciones d e señales de los fotones, activados por las proteínas artificiales en forma complementaria realizan señales de salud para descodificar los nucleótidos dañados por la diabetes, donde el eje percepción-receptor-efector responden a los estímulos nerviosos en los espacios vacíos del ADN . Para revertir esta patología
COMENTARIO: complementario, es muy importante que a cada día surjan noticias que ayuden a contribuir a la reversión diabético ahora por la ayuda de la inteligencia artificial, que en años más tarde elevará la calidad de salud , soy analista e investigador de diabetes desde 1998, y cada dia estaremos más cerca del horizonte clínico de la salud. Aún estamos lejos esos estados de información desordenados de los campos de fuerzas móviles invisibles ,cuánticos que influyen epigenéticamente en la vida del diabético.