La IA ya puede descubrir diabetes antes que los análisis tradicionales

La IA ya no solo responde preguntas, ahora también empieza a detectar enfermedades antes que los métodos tradicionales. Según Wired, más de 115 millones de estadounidenses tienen prediabetes. El 80% no lo sabe. En el mundo, el 14% de los adultos vive con diabetes, el doble que en 1990, y millones permanecen sin diagnóstico.

"Estamos hablando de una epidemia que, en mi opinión, es mucho peor que la pandemia de Covid", dice Michael Snyder, profesor de genética en Stanford. "Necesitamos nuevas formas de abordarla." Snyder es uno de los investigadores que está usando inteligencia artificial para hacer exactamente eso, y los resultados empiezan a cambiar cómo se piensa el diagnóstico temprano.

El problema con el test que todos conocen

El método estándar para detectar diabetes es el test de HbA1c, que mide el promedio de glucosa en sangre de los últimos meses. Es ampliamente usado y generalmente confiable, pero tiene límites importantes.

No refleja ciertos factores fisiológicos que afectan el azúcar en sangre, y estudios recientes sugieren que en algunas poblaciones puede dar valores falsamente bajos, retrasando el diagnóstico hasta etapas más avanzadas de la enfermedad.

El problema de fondo es que para cuando el nivel de glucosa cruza el umbral clínico, el daño silencioso ya lleva años acumulándose: riesgo cardiovascular, deterioro renal, daño neurológico.

La diabetes avanzada es el resultado de años sin detección.

El sensor en la piel que puede anticipar el diagnóstico años antes

El equipo de Snyder en Stanford trabajó con monitores continuos de glucosa, sensores que se colocan en el cuerpo y rastrean los niveles de azúcar en tiempo real, las 24 horas, para identificar patrones metabólicos que el test de HbA1c no puede ver.

La hipótesis es que la desregulación de glucosa no es un fenómeno único sino varios patrones distintos que responden a diferentes mecanismos biológicos.

El algoritmo de IA que desarrollaron analiza esos datos y puede identificar distintas formas de diabetes tipo 2 con alrededor del 90% de precisión. Más importante, puede detectar señales de problemas metabólicos antes de que los niveles de glucosa lleguen al umbral diagnóstico convencional.

Los monitores continuos de glucosa son cada vez más baratos y accesibles, en Estados Unidos ya se pueden comprar sin receta médica.

Snyder cree que podrían convertirse en parte del cuidado preventivo de rutina: "En un mundo ideal, la gente los usaría una vez al año. El objetivo es mantener a las personas sanas en lugar de intentar repararlas después."

Un electrocardiograma que predice diabetes antes de que el azúcar suba

En el Imperial College de Londres, investigadores desarrollaron un sistema de IA que analiza electrocardiogramas, los trazados cardíacos que se hacen de rutina en hospitales, para identificar personas con mayor riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 años antes de que el azúcar en sangre se eleve.

El modelo, entrenado con 1,2 millones de electrocardiogramas junto con datos del UK Biobank, detecta cambios cardiovasculares sutiles vinculados al riesgo futuro de diabetes.

Su precisión es de alrededor del 70%, comparable o mejor que algunas herramientas diagnósticas actuales, según Fu Siong Ng, cardiólogo del Imperial College.

La ventaja práctica es que los electrocardiogramas ya se realizan masivamente en hospitales y clínicas. Si el sistema recibe aprobación clínica, podría identificar pacientes en riesgo automáticamente durante atenciones de rutina, sin ningún procedimiento adicional. "Si alguien puede desarrollar diabetes en el futuro, podemos tomar medidas preventivas", dice Ng.

El caso más urgente: detectar diabetes tipo 1 antes de que sea tarde

La diabetes tipo 1 plantea un desafío diferente. Es una enfermedad autoinmune en la que el propio sistema inmune ataca las células del páncreas que producen insulina. Para cuando el nivel de glucosa sube lo suficiente para un diagnóstico convencional, gran parte de esas células ya se perdió.

Esto importa ahora más que antes porque existe una inmunoterapia aprobada en Estados Unidos, Reino Unido y Europa que puede retrasar el inicio clínico de la enfermedad hasta tres años, pero solo funciona si se administra antes de que el azúcar suba y antes de que el paciente necesite insulina. Sin detección temprana, el tratamiento llega demasiado tarde.

El equipo de Oram desarrolló una calculadora que combina edad, historia familiar, riesgo genético y presencia de autoanticuerpos para estimar la probabilidad de desarrollar diabetes tipo 1. La herramienta ya está disponible online para médicos.

"El escenario ideal sería tener herramientas de predicción de riesgo integradas en los registros electrónicos de salud, de forma completamente transparente", dice Oram. La tecnología para hacer eso existe. Lo que falta es que el sistema de salud decida usarla.

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