Los científicos han desarrollado una nueva aplicación personalizada que puede permitir a las personas con diabetes tipo 2 mantener un control más estricto de sus niveles de azúcar en la sangre, la clave para controlar la enfermedad.
La aplicación, Glucoracle, viene con un algoritmo integrado que predice el impacto de los alimentos en particular en los niveles de glucosa en la sangre de un individuo.
“Si bien sabemos que el efecto general de los diferentes tipos de alimentos en la glucosa en la sangre, los efectos detallados pueden variar ampliamente de una persona a otra y en la misma persona con el tiempo”, dijo David Albers, de la Columbia University Medical Center (CUMC) en el NOS.
“Incluso con la orientación de expertos, es difícil que la gente entienda el verdadero impacto de sus hábitos dietéticos, sobre todo en una base de comida a comida”, dijo Albers.
“Nuestro algoritmo, integrado en una aplicación fácil de usar, predice las consecuencias de comer una comida específica antes de que se ingiera el alimento, permitiendo a los individuos tomar mejores opciones nutricionales durante la hora de la comida”, dijo Albers.
El algoritmo utiliza una técnica llamada asimilación de datos, en el que un modelo matemático de la respuesta de una persona a la glucosa se actualiza regularmente con los datos de observación, mediciones de azúcar en la sangre y la información nutricional, para mejorar las predicciones del modelo.
“El asimilador de datos se actualiza continuamente con las mediciones de consumo de alimentos y la glucosa en la sangre del usuario, personalizando el modelo para ese individuo”, dijo Lena Mamykina, profesora asistente en CUMC, cuyo equipo diseñó y desarrolló la aplicación.
Glucoracle permite al usuario cargar las mediciones de sangre por punción digital y una foto de una comida en particular a la aplicación, junto con una estimación aproximada del contenido nutricional de la comida.
Este cálculo proporciona al usuario una predicción inmediata de los niveles de azúcar en la sangre después de las comidas.
Los investigadores probaron inicialmente el asimilador de datos sobre cinco personas que utilizaron la aplicación, incluyendo tres con diabetes tipo 2 y dos sin la enfermedad.
Las predicciones de la aplicación se compararon con las mediciones de glucosa en sangre después de las comidas reales y con las predicciones de los educadores certificados en diabetes.
Para los dos individuos no diabéticos, las predicciones de la aplicación fueron comparables a las medidas reales de glucosa.
Para los tres sujetos con diabetes, las previsiones de la aplicación fueron ligeramente menos precisas, posiblemente debido a las fluctuaciones en la fisiología de los pacientes con diabetes o error de parámetro, pero aún eran comparables a las predicciones de los educadores de diabetes.
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