La diabetes tipo 2 suele manifestarse entre los 30 y 40 años, pero los expertos señalan que es clave iniciar su prevención al menos una década antes. Gracias a la combinación de sensores avanzados de glucosa y modelos de Inteligencia Artificial, es posible predecir y evitar picos de glucosa, lo que podría reducir significativamente el riesgo de desarrollar esta enfermedad.

Un equipo de investigadores y estudiantes de Ingeniería Biomédica, liderado por la profesora Mariel Alfaro en el Tecnológico de Monterrey, exploró este enfoque en una reciente investigación. Dado que México tiene una elevada predisposición genética a la diabetes tipo 2 y enfrenta altos costos en salud pública asociados a su tratamiento, el equipo vio una oportunidad de utilizar tecnologías predictivas para identificar riesgos y fomentar la prevención.

La investigación se centró en un grupo de participantes jóvenes, de entre 20 y 30 años, que no tenían diagnóstico de diabetes, pero presentaban al menos un factor de riesgo relacionado con el síndrome metabólico. Durante un período de 15 días, los participantes usaron sensores de glucosa de la marca Abbott y adoptaron una dieta mediterránea baja en carbohidratos y rica en fibra. Este monitoreo continuo permitió crear un registro detallado de sus niveles de glucosa a lo largo del día.

El estudio utilizó un modelo estadístico basado en “chi-cuadrado” para identificar los factores de riesgo más determinantes en la diabetes. Posteriormente, los investigadores entrenaron una red neuronal para anticipar el desarrollo de la enfermedad en función de estos factores. Además, con redes neuronales recurrentes LSTM (memoria a largo plazo), el equipo logró predecir picos de glucosa a dos, cinco y siete días. Este modelo tiene la capacidad de procesar y reconocer patrones en los datos de glucosa, permitiendo prever tendencias y picos futuros.

A medida que esta tecnología avanza, el investigador señala un posible auge en el uso de monitores continuos de glucosa, acompañados de aplicaciones e interfaces de IA que alerten a los usuarios sobre niveles elevados de glucosa. Esto facilitaría que las personas tomen medidas inmediatas para mantener sus niveles bajo control y reducir los riesgos.

Conclusión: Un Futuro de Prevención Activa

Este estudio demuestra que, con el respaldo de la Inteligencia Artificial y el monitoreo continuo, es posible anticiparse a los picos de glucosa y prevenir la diabetes tipo 2 desde una edad temprana. La tecnología puede convertirse en un aliado esencial en la salud pública, permitiendo que las personas identifiquen sus riesgos y tomen decisiones informadas para proteger su salud. A medida que crece el acceso a monitores de glucosa y a sistemas predictivos, se vislumbra un futuro en el que la prevención activa permita reducir la incidencia de diabetes y mejorar la calidad de vida de millones de personas.

Fuente: Tecnológico de Monterrey. (s.f.). Inteligencia artificial para prevenir la diabetes. TecScience. Recuperado de https://tecscience.tec.mx/es/tecnologia/inteligencia-artificial-para-prevenir-la-diabetes/#:~:text=A%20trav%C3%A9s%20de%20una%20combinaci%C3%B3n,el%20desarrollo%20de%20diabetes%20mellitus