La inteligencia artificial busca desbancar a la punción digital para medir la glucosa

Un grupo de investigadores de la Universidad de Warwick (Reino Unido) ha demostado que se pueden detectar eventos hipoglucémicos peligrosos con una precisión del 82% analizando gráficos de electrocardiograma a través de la inteligencia artificial.

Sistema desarrollado para medir la glucosa con ECG (Foto: Universidad de Warwick)
Sistema desarrollado para medir la glucosa con ECG (Foto: Universidad de Warwick)
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22 enero 2020 | 17:45 h

La gran mayoría de los pacientes con diabetes dependen, a día de hoy, de un análisis de sangre con punción digital para medir sus niveles de glucosa. Algunos de ellos utilizan monitores continuos y portátiles de glucosa pero, incluso en estos casos, suelen requerir de dos calibraciones diarias. Asimismo, se conoce que un electrocardiograma (ECG) puede evidenciar niveles anormales de glucosa, si bien es cierto que la fiabilidad de este método ha encontrado una serie de obstáculos en las respuestas individuales que los pacientes exhiben en sus formas de onda.

Conscientes de esta situación, un grupo de investigadores de la Universidad de Warwick (Reino Unido) ha demostado que se pueden detectar eventos hipoglucémicos peligrosos con una precisión del 82% analizando gráficos de ECG a través de un dispositivo portátil mediante inteligencia artificial.

El novedoso mecanismo se basa en un enfoque profundo que permite identificar cómo los latidos cardíacos de diferentes personas se ven afectados por la hipoglucemia

Una situación que, a priori, sería comparable con las capacidades que ofrecen los glucómetros continuos de tipo invasivo. Si finalmente estos resultados se confirman en investigaciones más detalladas, esta nueva herramienta podría ayudar a los pacientes pediátricos, prevenir la hipoglucemia durante el sueño y mejorar la calidad de vida de los pacientes con diabetes.

Atendiendo a detalles concretos, el novedoso mecanismo se basa en un enfoque profundo que permite identificar cómo los latidos cardíacos de diferentes personas se ven afectados por la hipoglucemia. Las señales de ECG de cada paciente se registran y los eventos de hipoglucemia se observan utilizando medios tradicionales.

Con suficientes datos, el sistema de la Universidad de Warwick advierte los biomarcadores de señales de ECG que aparecen en los casos de hipoglucemia que, a su vez, se pueden detectar durante el análisis posterior. El hecho de facilitar la labor de los profesionales de la Medicina con este enfoque anotativo garantiza que se resalten los aspectos del ECG que apuntan hacia la hipoglucemia.

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