Con el fin de predecir qué pacientes diabéticos tienen un alto riesgo de estas complicaciones, los médicos pueden usar modelos matemáticos.
Por ejemplo, el motor de Riesgo UKPDS calcula el riesgo de padecer una enfermedad coronaria y un accidente cerebrovascular de un paciente diabético, en función de su edad, sexo, origen étnico, la condición de fumador, tiempo desde el diagnóstico de la diabetes y otras variables.
Pero esta estrategia no proporciona la precisión necesaria por los médicos.
En respuesta, un equipo de investigación de la Universidad de Duke ha desarrollado algoritmos informáticos de aprendizaje automático para buscar patrones y correlaciones en los datos electrónicos del registro de salud (EHR) de aproximadamente 17,000 pacientes diabéticos en el sistema de salud de Duke.
Leer más sobre: Ahora, una “bola de cristal” para predecir las enfermedades del corazón y diabetes.
El grupo, dirigido por Ricardo Henao, profesor asistente de investigación en ingeniería eléctrica e informática, ha demostrado predicciones más precisas que el motor del riesgo UKPDS.
Se explica:
Este nuevo modelo puede proyectar si un paciente va a requerir la amputación dentro de un año, con casi el 90 por ciento de precisión, y puede predecir correctamente los riesgos de enfermedad de la arteria coronaria, insuficiencia cardíaca y enfermedad renal en cuatro de cada cinco casos.
El modelo se parece a lo que estaba escrito en la cartilla de un paciente, códigos de diagnóstico, medicamentos, pruebas de laboratorio y recoge piezas de información que en la HCE se correlacionan con el desarrollo de una comorbilidad en el año siguiente.
Los investigadores de Duke planean mejorar el modelo mediante la formación de sus algoritmos de aprendizaje automático de datos en un conjunto más amplio de pacientes diabéticos de los hospitales adicionales.
Sin embargo, basarse en los datos de HME tiene inconvenientes. Por ejemplo, EHR de un paciente puede ser incompleto, particularmente si el paciente no ve consistentemente los mismos médicos.
Leer más sobre: Los científicos pueden estar cerca de encontrar la causa genética de la diabetes tipo 2.
Otro gran reto consiste en tener acceso a los registros médicos para la investigación. El equipo de Duke tuvo que ponerse en contacto con todos los 17,000 pacientes para obtener su consentimiento informado y pueden encontrarse con problemas similares para un proyecto a mayor escala.
– – – Otros artículos que podrían interesarle – – –
Nuevo ensayo clínico promete hacer a los pacientes diabéticos insulino-independientes
Se encuentran más de 100 puntos de acceso genético asociados a la diabetes
Inteligente lente de contacto detecta la diabetes y glaucoma
