Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que mejora el diagnóstico de la diabetes, lo que podría llevar a una atención más accesible.
Tradicionalmente, la diabetes se clasifica como tipo 1 o tipo 2, siendo el tipo 2 responsable del 95% de los casos. Estudios recientes han identificado subtipos importantes dentro de la diabetes tipo 2 que pueden influir en el riesgo de complicaciones como problemas renales y cardíacos.
Tracey McLaughlin, profesora de endocrinología en Stanford, explicó: "Entender la fisiología detrás de [la diabetes] requiere pruebas metabólicas realizadas en un entorno de investigación, pero estas pruebas son engorrosas y costosas." El nuevo algoritmo utiliza datos de monitores de glucosa para identificar tres de los cuatro subtipos metabólicos más comunes de la diabetes tipo 2 con aproximadamente un 90% de precisión, superando los métodos de prueba tradicionales.
Identificar el subtipo de diabetes de un paciente puede afectar significativamente la eficacia del tratamiento, permitiendo a los proveedores de salud personalizar los planes de tratamiento y asignar recursos de manera más eficiente. Este enfoque también reduce la necesidad de entornos clínicos complejos, ya que aprovecha los datos de monitores de glucosa que los pacientes suelen utilizar.
McLaughlin destacó la importancia de este desarrollo: "Esto es importante, porque dependiendo del tipo que tenga, algunos medicamentos funcionarán mejor que otros." La investigación tiene como objetivo proporcionar información de salud más accesible para las personas que carecen de infraestructura de atención médica adecuada.
Con casi el 13% de la población de EE. UU. diagnosticada con diabetes, estos avances podrían mejorar enormemente las opciones y resultados del tratamiento. Este estudio sigue el reconocimiento de dos monitores de glucosa de venta libre en el CES 2025, marcando un paso significativo hacia una tecnología de salud más accesible.