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Ciencia de datos y diabetes

Por: Fredy Gómez 

La diabetes se refiere a una enfermedad crónica no transmisible, la del tipo uno se asocia a la no creación de insulina y la del tipo dos a la producción inadecuada de la misma; dada la producción baja o inadecuada de insulina, los niveles de azúcar en la sangre no son normales, alterando gradualmente órganos. Las formas de detección son de distinto tipo y la más común es la prueba de azúcar en la sangre, en términos coloquiales; un indicador mayor a 126 mg/dl implica diabetes, la llamada prediabetes (mayor al mínimo establecido y menor a 126 ) se ha tomado como alerta temprana. En este post se abordan algunos elementos de la aplicación de ciencia de datos en el estudio y manejo de la diabetes.

 

1. Apps para gestionar el nivel y variación de azúcar

Una vez la diabetes  ha sido diagnosticada, la variable a controlar generalmente es el nivel de azúcar en la sangre. La actividad física, la ingesta de alimentos y las emociones, por ejemplo, son factores que afectan los niveles de azúcar con mayor intensidad en una persona con diabetes que en una persona que no la padece. Para registrar, analizar y, en el mejor de los casos, sobre el manejo del nivel de azúcar se han desarrollado distintas aplicaciones :  El detective de datos  permite explorar los registros del nivel de azúcar, previamente ingresados, y con ello “detectar” impactos, su metodología es de captura manual con dispositivos externos; la APP Sugard introduce el concepto “Smart”, capturando el registro de forma automática con el dispositivo que mide (glucómetro) y confrontando con registros de ingesta, por ejemplo, con lo cual se detectan patrones y se establecen recomendaciones, basadas en aprendizaje automático, entre más se usa, más opciones de recomendaciones eficientes hay.

 

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En el mercado existe un número amplio de aplicaciones que tratan de forma individual distintos problemas, como la medición del azúcar en las sangre, la dieta, el tratamiento de insulina y actividad física. El desafío principal está en la captura continua de información y como ello se integra a a patrones de vida;  por ahora no existe un aplicación que cumpla con una gestión integrada.

2. ML para predecir diabetes

En complemento a los tradicionales métodos predicción, se ha utilizado inteligencia artificial para determinar y analizar las causas de diabetes. Utilizando RF, se ha encontrado que la edad, los antecedentes familiares, la actividad física, y los medicamentos son variables significables para predecir; lastimosamente con la edad y los antecedentes familiares no hay mucho que hacer para gestionarlos. Se ha realizado un interesante ejercicio experimental con datos en tiempo real y ML, encontrando buen ajuste,  con lo cual se resalta la importancia de la captura de datos de forma automática a través de un teléfono y su uso en tiempo real.

3. Inteligencia artificial en Retinopatía Diabética

Entre otros daños que causa diabetes se encuentra la pérdida de vista. En años recientes se desarrolló el DART, el cual es un algoritmo para detectar la retinopatía diabética. El aplicativo mejora la efectividad de la detección temprana con diagnósticos más precisos. El algoritmo utiliza Deep Learning.

4. Ciencia de datos para encontrar una cura

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(Photo: vetpathologist/Shutterstock.com)

Suele suponerse que las células en el páncreas “se cansan” y dejan de trabajar, la pregunta es si pueden revivir o mejorar su desempeño. Para estudiar ello, distintas organizaciones como el  “Institute for Pancreatic Islet Research Paul-Langerhans-Institut Dresden”  investigan las deficiencias del "islote" para eventualmente recuperar la funcionalidad y viabilidad de células beta. En su estudio, el uso de ciencia de datos y en espacial inteligencia artificial es una de las principales herramientas.

Como se ha visto, la ciencia de datos está siendo aplicada a la diabetes en la búsqueda de una cura, en la elaboración de mejores diagnósticos, en el análisis de patrones y en el establecimiento de aplicaciones para la gestión de la enfermedad; es abundante la literatura científica al respecto y seguirá creciendo aún más. 

 

 

 

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