La innovadora tecnología de IA ayuda a la atención personalizada de los pacientes con diabetes que necesitan un tratamiento farmacológico complejo

Hitachi, Ltd., University of Utah Health (U of U Health) y Regenstrief Institute, Inc. (Regenstrief) anunciaron hoy el desarrollo de un método de IA para mejorar la atención de los pacientes con diabetes mellitus tipo 2 que necesitan un tratamiento complejo. Uno de cada 10 adultos en todo el mundo ha sido diagnosticado con diabetes tipo 2, pero un número menor requiere múltiples medicamentos para controlar los niveles de glucosa en sangre y evitar complicaciones graves, como la pérdida de la visión y la enfermedad renal.

Para este grupo más pequeño de pacientes, los médicos pueden tener una experiencia limitada en la toma de decisiones clínicas o una orientación basada en la evidencia para elegir combinaciones de medicamentos. La solución es ampliar el número de pacientes para apoyar el desarrollo de principios generales para guiar la toma de decisiones. Sin embargo, la combinación de datos de pacientes de múltiples instituciones de atención médica requiere una gran experiencia en inteligencia artificial (IA) y una amplia experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático utilizando datos de atención médica confidenciales y complejos.

Los investigadores de Hitachi, U of U Health y Regenstrief se asociaron para desarrollar y probar un nuevo método de IA que analizó datos de registros de salud electrónicos en Utah e Indiana y aprendió patrones de tratamiento generalizables de pacientes con diabetes tipo 2 con características similares. Esos patrones ahora se pueden usar para ayudar a determinar un régimen farmacológico óptimo para un paciente específico.

Algunos de los resultados de este estudio se publican en la revista médica revisada por pares, Revista de informática biomédicaen el artículo,

Hitachi había estado trabajando con U of U Health durante varios años en el desarrollo de un sistema de selección de farmacoterapia para el tratamiento de la diabetes. Sin embargo, el sistema no siempre pudo predecir con precisión patrones de tratamiento más complejos y menos prevalentes porque no tenía suficientes datos. Además, no era fácil utilizar datos de múltiples establecimientos, ya que era necesario tener en cuenta las diferencias en los estados de enfermedad de los pacientes y los fármacos terapéuticos prescritos entre establecimientos y regiones. Para hacer frente a estos desafíos, el proyecto se asoció con Regenstrief para enriquecer los datos con los que estaba trabajando.

El nuevo método de IA inicialmente agrupa a pacientes con estados de enfermedad similares y luego analiza sus patrones de tratamiento y resultados clínicos. Luego empareja al paciente de interés con los grupos de estado de la enfermedad y predice el rango de resultados potenciales para el paciente dependiendo de varias opciones de tratamiento. Los investigadores evaluaron qué tan bien funcionó el método para predecir resultados exitosos dados los regímenes de medicamentos administrados a pacientes con diabetes en Utah e Indiana. El algoritmo pudo respaldar la selección de medicamentos para más del 83 por ciento de los pacientes, incluso cuando se usaron dos o más medicamentos juntos.

En el futuro, el equipo de investigación espera ayudar a los pacientes con diabetes que requieren un tratamiento complejo a verificar la eficacia de varias combinaciones de medicamentos y luego, con sus médicos, decidir un plan de tratamiento que sea adecuado para ellos. Esto conducirá no solo a un mejor control de la diabetes, sino también a un mayor compromiso, cumplimiento y calidad de vida de los pacientes.

Las tres partes continuarán evaluando y mejorando la eficacia del nuevo método de IA y contribuirán a la futura atención de los pacientes a través de más investigaciones en informática sanitaria.