Sistema de IA predice riesgo de diabetes usando datos genéticos

Editado por: Veronika Nazarova

Un innovador sistema de predicción de diabetes desarrollado por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Corea podría cambiar nuestra forma de abordar esta creciente preocupación de salud. El sistema utiliza inteligencia artificial de aprendizaje profundo para analizar datos clínicos y genéticos, evaluando el riesgo de un individuo de desarrollar diabetes tipo 2 en los próximos cinco años.

Recientemente patentado a nivel nacional, este sistema llega en un momento crítico, ya que la diabetes tipo 2 está en aumento a nivel mundial, impulsada por la predisposición genética y factores de estilo de vida como el envejecimiento, la obesidad y la inactividad.

El profesor Nan-Hee Kim, investigador principal, enfatizó la importancia de la prevención temprana: "Prevenir la aparición de la diabetes es crucial porque, una vez que se desarrolla, manejar la enfermedad y sus complicaciones puede ser increíblemente desafiante."

El sistema analiza perfiles únicos de usuario, incorporando datos como niveles de azúcar en sangre, actividad física, índice de masa corporal y marcadores genéticos relacionados con el riesgo de diabetes. Este enfoque personalizado permite predicciones precisas, empoderando a individuos y profesionales de la salud para tomar medidas proactivas.

El profesor Kim señaló: "Este sistema de predicción de diabetes puede hacer predicciones precisas al reflejar las características personales y genéticas de los usuarios junto con sus hábitos de vida. Esto nos permitirá predecir el alto riesgo de desarrollar diabetes y tomar medidas preventivas tempranas."

Si se comercializa con éxito, el sistema podría revolucionar la atención de la diabetes al permitir estrategias de intervención temprana, posiblemente retrasando o incluso previniendo la aparición de la enfermedad.

Este desarrollo innovador marca un paso significativo en la lucha contra la diabetes, mostrando el potencial de la inteligencia artificial y la medicina personalizada en la transformación de la atención médica.

¿Encontró un error o inexactitud?

Consideraremos sus comentarios lo antes posible.