Cientistas desenvolvem método de 12 horas para prever o início do diabetes em pacientes usando inteligência artificial

Cientistas da Klick Applied Sciences descobriram uma maneira de transformar um monitor contínuo de glicose (CGM) em uma poderosa ferramenta de triagem e prevenção de diabetes usando inteligência artificial.

Em resultados apresentados sexta-feira no NeurIPS conferência em Nova Orleans, os cientistas do Klick revelaram como usaram o aprendizado de máquina e apenas 12 horas de dados de CGMs para determinar se um paciente era pré-diabético ou diabético.

“Demonstramos que 12 horas de monitoramento podem fazer uma grande diferença na vida das pessoas em risco de desenvolver diabetes enquanto ainda há tempo para corrigir o curso”, disse Jouhyun Jeon, principal cientista do estudo e investigador principal da Klick Applied Sciences. “Achamos que os CGMs podem ser usados ​​não apenas para monitorar o diabetes, mas também para preveni-lo completamente”.

Para o estudo, cerca de 600 pacientes identificados como saudáveis, pré-diabéticos ou com diabetes tipo 2 usaram um dispositivo CGM por uma média de 12 dias. Os cientistas analisaram suas medições de glicose ao longo do tempo e desenvolveram aprendizado de máquina modelos para ver se esses valores poderiam ser usados ​​para determinar se essa pessoa era saudável, pré-diabética ou diabética.

Jeon disse que descobriu que seu modelo de 12 horas mostrou alta precisão semelhante aos resultados dos intervalos mais longos, identificando corretamente dois terços dos pacientes com pré-diabetes, além de mostrar alta precisão na identificação de pacientes saudáveis ​​e com diabetes tipo 2. Jeon disse que o período de tempo mais curto é um grande passo à frente, acrescentando que a maioria das pesquisas leva de 10 a 14 dias de leituras e geralmente requer análises de médicos especializados.

De acordo com o CDC, o pré-diabetes é uma condição de saúde grave em que os níveis de açúcar no sangue são mais altos que o normal, mas ainda não altos o suficiente para serem diagnosticados como diabetes tipo 2. Aproximadamente 96 milhões de adultos americanos – mais de um em cada três – têm pré-diabetes. Daqueles com pré-diabetes, mais de 80% não sabem que têm.

“A esmagadora maioria das pessoas com diabetes de início precoce não está ciente de sua condição e não consulta um médico até que sua capacidade de controlar sua níveis de açúcar no sangue está irreparavelmente danificado”, disse Michael Lieberman, diretor administrativo de pesquisa e desenvolvimento da Klick Applied Sciences. “Nossa pesquisa tem um tremendo potencial para ajudar a mover glicose no sangue biomarcadores digitais em uma posição onde eles podem ser uma ferramenta inestimável para os médicos prevenirem o diabetes antes que ele comece.”

Essas descobertas são as mais recentes do trabalho em andamento de Klick no espaço do diabetes. Seu estudo “Homeostase como um sistema de controle proporcional-integral”, baseado em modelagem matemática para determinar algumas das mudanças subjacentes em como a glicose é regulada que pode causar diabetesfoi publicado em Natureza em 2020. Eles também apresentaram descobertas anteriores na Conferência Conjunta Internacional de 2018 sobre Inteligência Artificial (IJCAI) em Estocolmo, Suécia.

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