{"id":10612,"date":"2020-04-03T16:21:05","date_gmt":"2020-04-03T20:21:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochob.cl\/web1\/?p=10612"},"modified":"2020-04-03T16:21:05","modified_gmt":"2020-04-03T20:21:05","slug":"el-aprendizaje-automatico-puede-ayudar-a-predecir-futuros-pacientes-con-diabetes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochob.cl\/web1\/el-aprendizaje-automatico-puede-ayudar-a-predecir-futuros-pacientes-con-diabetes\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a predecir futuros pacientes con diabetes"},"content":{"rendered":"

Un tipo de inteligencia artificial llamado aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a predecir qu\u00e9 pacientes desarrollar\u00e1n diabetes, seg\u00fan un resumen de ENDO 2020 que se publicar\u00e1 en una secci\u00f3n complementaria especial del\u00a0Journal of the Endocrine Society.<\/em><\/strong><\/p>\n

La diabetes est\u00e1 relacionada con un mayor riesgo de problemas de salud graves, como enfermedades card\u00edacas y c\u00e1ncer.\u00a0La prevenci\u00f3n de la diabetes es esencial para reducir el riesgo de enfermedad y muerte.\u00a0\u00abActualmente no tenemos m\u00e9todos suficientes para predecir qu\u00e9 individuos generalmente sanos desarrollar\u00e1n diabetes\u00bb, dijo el autor principal, Akihiro Nomura, MD, Ph.D., de la Escuela de Graduados de Ciencias M\u00e9dicas de la Universidad de Kanazawa en Kanazawa, Jap\u00f3n.<\/p>\n

Los investigadores analizaron el uso de un tipo de inteligencia artificial llamada aprendizaje autom\u00e1tico en el diagn\u00f3stico de diabetes.\u00a0La inteligencia artificial (IA) es el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico es un tipo de IA que permite que las computadoras aprendan sin ser programadas expl\u00edcitamente.\u00a0Con cada exposici\u00f3n a nuevos datos, un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico crece cada vez mejor para reconocer patrones a lo largo del tiempo.<\/p>\n

\u201cUtilizando el aprendizaje autom\u00e1tico, podr\u00eda ser posible identificar con precisi\u00f3n los grupos de alto riesgo de futuros pacientes con diabetes mejor que usar las puntuaciones de riesgo existentes. Adem\u00e1s, la tasa de visitas a proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica podr\u00eda mejorarse para prevenir la aparici\u00f3n futura de diabetes\u00bb.<\/p>\n

Nomura y sus colegas analizaron 509.153 registros de chequeo de salud anuales a nivel nacional de 139.225 participantes de 2008 a 2018 en la ciudad de Kanazawa.\u00a0Entre ellos, se incluyeron 65.505 participantes sin diabetes.<\/p>\n

Los datos incluyeron ex\u00e1menes f\u00edsicos, an\u00e1lisis de sangre y orina y cuestionarios de participantes.\u00a0Se incluyeron pacientes sin diabetes al comienzo del estudio que se sometieron a m\u00e1s de dos controles de salud anuales durante este per\u00edodo.\u00a0Se registraron nuevos casos de diabetes durante los chequeos de los pacientes.<\/p>\n

Los investigadores identificaron un total de 4.696 nuevos pacientes con diabetes (7,2%) en el per\u00edodo de estudio.\u00a0Su modelo de computadora capacitado predijo la incidencia futura de diabetes con una precisi\u00f3n general del 94,9%.<\/p>\n

Nomura dice que luego planea realizar ensayos cl\u00ednicos para evaluar la efectividad del uso de estatinas para tratar grupos de pacientes identificados por el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico como de alto riesgo de desarrollar diabetes.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> https:\/\/www.news-medical.net<\/p>\n

Referencia:<\/strong> The Endocrine Society<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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