Investigadores de la USC han desarrollado 'GluFormer', un sistema de IA que predice el riesgo de diabetes y eventos cardiovasculares mediante la monitorización continua de glucosa, mejorando la precisión diagnóstica.
La monitorización continua de glucosa se perfila como una herramienta revolucionaria en la predicción y estratificación del riesgo para identificar de forma más precisa a las personas con alta probabilidad de desarrollar diabetes o sufrir eventos cardiovasculares. Este avance es posible gracias al sistema denominado GluFormer, un innovador modelo de inteligencia artificial que analiza datos de glucosa en tiempo real.
Desarrollado por un equipo internacional de investigadores, entre los que destaca el profesor Francisco Gude de la Universidad de Santiago de Compostela (USC), GluFormer ha sido presentado en un artículo reciente publicado en la prestigiosa revista Nature. Este estudio reúne a expertos de diversos países, incluidos Australia, Dinamarca, Israel, Suiza, Emiratos Árabes Unidos y Estados Unidos.
El sistema GluFormer fue diseñado para aprovechar al máximo el potencial que ofrece la monitorización continua de glucosa. Para ello, fue entrenado utilizando más de 10 millones de mediciones provenientes de más de 10,000 adultos, la mayoría sin diagnóstico previo de diabetes. Tras este proceso formativo, el modelo logró "aprender" representaciones que han demostrado ser efectivas en 19 cohortes externas que abarcan diversas etnias y condiciones de salud, incluyendo prediabetes y diferentes tipos de diabetes.
Según Gude, estas representaciones han permitido mejorar significativamente la predicción de los niveles de glucosa en comparación con las métricas tradicionales. El enfoque del equipo se centró en validar el modelo con cerca de 600 adultos seguidos durante aproximadamente 11 años. Los resultados fueron alentadores: GluFormer predijo con precisión tanto el riesgo de desarrollar diabetes como la mortalidad cardiovascular.
Los investigadores consideran que GluFormer representa un avance significativo hacia intervenciones preventivas y terapéuticas más tempranas y personalizadas. Esto incluye enfoques como la nutrición de precisión y un seguimiento clínico optimizado para condiciones como prediabetes, diabetes y obesidad. Además, favorece un enfoque más integral en la medicina personalizada dentro del ámbito de la salud metabólica.
Con estos avances, el futuro parece prometedor para aquellos que buscan herramientas más efectivas en la lucha contra enfermedades metabólicas críticas.