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Aprendizaje automático en salud: Ayuda en el control de la diabetes

¿Puede el aprendizaje automático ser de ayuda en la búsqueda de formas más eficaces de controlar enfermedades como la diabetes? Hu Yoshida, director de tecnología de Hitachi Vantara, cuenta su experiencia.

Existe una buena probabilidad de que conozca a alguien con diabetes. La Organización Mundial de la Salud estima que un 8,8% de la población adulta en todo el mundo tiene diabetes. Se prevé que esta cifra aumente a 9,9% para el año 2045. La diabetes tipo 2 es la forma más frecuente, y afecta a más personas a medida que la población envejece. La propagación de los estilos de vida y la dieta occidentales a los países en desarrollo también ha dado lugar a un aumento sustancial de este padecimiento.

La diabetes es una enfermedad crónica e incurable que ocurre cuando hay exceso de azúcar en la sangre, condición con consecuencias que pueden ser fatales. Hoy, la diabetes se puede controlar con medicamentos, una dieta saludable y ejercicio.

El problema con la medicación es que hay muchas maneras de tratar la enfermedad con diferentes combinaciones de drogas. Se están desarrollando nuevos medicamentos continuamente, a medida que aumenta la población de diabéticos. Los diabéticos a menudo necesitan tomar otros medicamentos para tratar afecciones que son comunes en ellos, como el colesterol alto y la presión arterial alta. La eficacia de los medicamentos cambia con la edad del paciente y otros factores físicos.

También existen diferentes efectos secundarios dependiendo de la situación del individuo, y los medicamentos pueden ser costosos. La efectividad del tratamiento se mide cada tres meses mediante un análisis de sangre con una medida llamada A1C, la cual mide el nivel promedio de glucosa en sangre durante los últimos tres meses. Hasta ahora, la prescripción de medicamentos generalmente es un enfoque de prueba y error, y más de la mitad de los pacientes con diabetes no logran los objetivos del tratamiento según el World Journal of Diabetes. La selección y el control de la medicación más efectiva o combinación de medicamentos que también sea segura, económica y mejor tolerada por los pacientes a menudo es impredecible. 

El 12 de marzo del año en curso, Hitachi y la Universidad de Utah Health, una institución líder en registros electrónicos de salud e investigación de sistemas de información clínica de interoperabilidad, anunciaron el desarrollo conjunto de un sistema de apoyo a las decisiones que permite a los médicos y pacientes elegir opciones farmacéuticas para tratar la diabetes tipo 2. El sistema usa métodos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un régimen de medicamentos determinado logre resultados específicos, integrando registros electrónicos de salud que permitan una orientación personalizada.

El sistema compara los regímenes de medicamentos uno al lado del otro, prediciendo la eficacia, los riesgos de los efectos secundarios y los costos, de una manera que es fácil de entender para los médicos y los pacientes.

Usar aprendizaje automático, combinado con los registros de salud individuales de cada paciente, aumentará la probabilidad de seleccionar la combinación correcta de medicamentos que ayudarán a los individuos a alcanzar sus objetivos para el control de la diabetes. Piense cómo esto puede aplicarse a otros tratamientos, como quimoterapia para el cáncer. Si conoce a alguien con diabetes, envíele este artículo para que puedan entender qué es posible cuando se aplica el aprendizaje automático al control de esta enfermedad.

Sobre el autor: Hu Yoshida es Chief Technology Officer en Hitachi Vantara. Puede leer el artículo original aquí.

Este artículo se actualizó por última vez en abril 2018

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