Un grupo de investigadores del MIT desarrolló un algoritmo basado en datos para el manejo personalizado de la diabetes, el enfoque es bastante interesante y es posible que cambie la forma de manejar el tratamiento de la diabetes y de otras enfermedades como Alzheimer, cáncer y enfermedades cardíacas. El principal objetivo es mejorar la salud de las millones de personas que viven con esta enfermedad, creando un tipo de tratamiento específico para cada paciente.
El algoritmo extrae información de varios pacientes y medicamentos, y encuentra el más adecuado para un paciente en particular basándose en su historia clínica. Después realiza recomendaciones de tratamiento o medicamentos. Con esta información, junto con la experiencia de un médico, se logra obtener una respuesta mucho más efectiva.
El equipo de científicos se asoció con el Boston Medical Center, donde tuvieron acceso a un conjunto de registros médicos electrónicos de 11,000 pacientes, entre 1999 y 2014. Cada uno de estos pacientes tenían tres o más pruebas de niveles de glucosa, una prescripción de al menos un medicamento para la regulación de glucosa en sangre, y no estaba diagnosticado con diabetes tipo 1, que por lo general comienza en la infancia. También tuvieron acceso a datos demográficos e información como su altura, peso, índice de masa corporal e historial de medicamentos recetados.
Con esta información desarrollaron un algoritmo para marcar con precisión cuando terminaba una terapia y empezaba otra, esto de acuerdo a la información de prescripción de medicamentos. El algoritmo considero 13 posibles tratamientos farmacológicos. Cuando se ingresan los datos de un nuevo paciente, el algoritmo evalúa el menú de opciones de tratamiento disponibles y los compara con el tratamiento actual del paciente, así como el tratamiento de las 30 personas “más cercanas” en términos de similitud demográfica y médica, con la finalidad de predecir los efectos de cada tratamiento farmacológico.
Si el algoritmo detecta una posible mejora, ofrece un cambio en el tratamiento. De lo contrario el algoritmo sugiere que el paciente permanezca en su régimen actual. En el estudio, el algoritmo no propuso ningún tipo de cambio en dos tercios de la muestra de pacientes. En el caso de los pacientes que si recibieron una recomendación de cambio, se observaron muy buenos resultados. En promedio se observó un cambio beneficioso en la hemoglobina de 0.44 por ciento en cada visita, en comparación con los datos históricos.
Vía | Smithsonian Magazine
Imágenes | Ayurvedic India | Alan Levine |
En Vitónica México | ¿Qué es la prediabetes? En Vitónica México | Nuevo modelo de salud para combatir el sobrepeso y diabetes en México
Ver todos los comentarios en https://www.directoalpaladar.com.mx
VER 0 Comentario