Diabetes y niveles de azúcar en la sangre
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Para personas con diabetes tipo 2, controlar los niveles de glucosa puede ser un desafío diario.
Sin embargo, la introducción de una nueva aplicación basada en algoritmos pronto puede quitar parte de este estrés.
AdvertisementAdvertisementAún queda mucho trabajo por hacer en el proceso, pero la idea detrás de la tecnología personalizada es predecir el impacto de cada comida en los niveles de azúcar en la sangre de un usuario.
La diabetes tipo 2 ahora afecta a más de 29 millones de personas en los Estados Unidos. Se cree que otros 86 millones de adultos tienen prediabetes, que pueden convertirse en diabetes tipo 2 si no se implementan cambios en el estilo de vida.
Con la diabetes tipo 2 surge la necesidad constante de controlar la ingesta de alimentos para garantizar que se mantengan los niveles correctos de glucosa en sangre.
AnuncioSi los niveles son demasiado altos por periodos de tiempo prolongados, pueden surgir serias complicaciones de salud.
Los medicamentos se administran para ayudar a controlar las fluctuaciones del nivel de azúcar, pero el ejercicio y la dieta también juegan un papel importante.
AdvertisementAdvertisementAunque se puede estimar el impacto de tipos de alimentos específicos sobre los niveles de glucosa, no es una ciencia exacta.
Los efectos pueden variar sustancialmente entre individuos e incluso pueden variar dentro de un individuo dependiendo de una variedad de factores.
Un informe, publicado en PLOS Computational Biology esta semana, explica cómo un grupo de científicos ha integrado un algoritmo en una aplicación llamada Glucoracle, que de alguna manera ayuda a resolver este problema.
David Albers, Ph.D., científico investigador asociado en informática biomédica en el Centro médico de la Universidad de Columbia (CUMC) en Nueva York y autor principal del estudio, explica: "Incluso con la ayuda de un experto, es difícil que la gente entienda el verdadero impacto de sus elecciones dietéticas, particularmente sobre una base de comida a la comida. "
Para abordar este problema, Albers y su equipo están intentando diseñar un algoritmo que pueda ayudar a las personas a tomar decisiones dietéticas más informadas.
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Predecir niveles de glucosa
Albers explica cómo funciona la aplicación:" Nuestro algoritmo, integrado en una aplicación fácil de usar, predice las consecuencias de comer una comida específica antes de comerla, lo que permite a las personas tomar mejores decisiones nutricionales durante la hora de la comida. "
El algoritmo utiliza la asimilación de datos, una técnica que se utiliza en una variedad de aplicaciones modernas, incluida la predicción del clima.
AnuncioLa asimilación de datos toma información regularmente actualizada, que incluye mediciones de azúcar en la sangre e información nutricional, la coteja y luego crea un modelo matemático de la respuesta de un individuo a la glucosa.
Lena Mamykina, Ph. D., profesora asistente de informática biomédica en CUMC y coautora del estudio, explica: "El asimilador de datos se actualiza continuamente con la ingesta de alimentos y las mediciones de glucosa en sangre del usuario, personalizando el modelo para ese individuo. "
AdvertisementAdvertisementLos usuarios de Glucoracle pueden subir imágenes de una comida en particular con estimaciones aproximadas de su contenido nutricional, junto con mediciones de sangre con punción digital. La aplicación puede proporcionar una predicción inmediata de los niveles de azúcar en la sangre después de las comidas.
La aplicación debe usarse durante una semana antes de que comience a generar predicciones.
Esto permite que el asimilador de datos aprenda cómo el usuario individual responde a varios tipos de alimentos. La estimación y el pronóstico se ajustan luego con respecto a la precisión en el tiempo.
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¿Qué tan bien funciona?
La investigación inicial sobre las capacidades del asimilador de datos se llevó a cabo en cinco personas. Tres tenían diabetes tipo 2 y dos no.
AdvertisementAdvertisementLa aplicación hizo predicciones sobre los cambios en los niveles de glucosa después de una comida en particular, que luego se compararon con las mediciones de glucosa reales.
En los participantes no diabéticos, las lecturas coincidían con exactitud con las mediciones de glucosa genuina.
Para los tres participantes con diabetes, los resultados fueron menos precisos. Los investigadores creen que esto podría deberse a fluctuaciones fisiológicas en los pacientes o a un error de parámetro.
Sin embargo, las predicciones eran "todavía comparables" a las de los educadores certificados en diabetes.
Aunque los resultados no son perfectos, Albers no se desanima. En cambio, dice:
"Sin duda hay margen de mejora. Esta evaluación se diseñó para demostrar que es posible, utilizando datos rutinarios de autocontrol, generar pronósticos de glucosa en tiempo real que las personas podrían usar para tomar mejores decisiones nutricionales. Hemos logrado que un aspecto del autocontrol de la diabetes sea casi imposible para las personas con diabetes tipo 2 más manejable. Ahora nuestra tarea es hacer que la herramienta de asimilación de datos accione la aplicación aún mejor. "
Ahora se planea un ensayo clínico más grande, y los investigadores esperan que la aplicación esté lista para su uso general en dos años.
