Advertencia: Esta página es una traducción de esta página originalmente en inglés. Tenga en cuenta ya que las traducciones son generadas por máquinas, no que todos traducción será perfecto. Este sitio Web y sus páginas están destinadas a leerse en inglés. Cualquier traducción de este sitio Web y su páginas Web puede ser imprecisa e inexacta en su totalidad o en parte. Esta traducción se proporciona como una conveniencia.

El aprendizaje de máquina puede ayudar a predecir a los pacientes futuros de la diabetes

Un tipo de inteligencia artificial llamado el aprendizaje de máquina puede ayudar a predecir qué pacientes desarrollarán la diabetes, según un extracto ENDO 2020 que sea publicado en una sección suplemental especial del gorrón de la sociedad endocrina.

La diabetes se conecta a los riesgos crecientes de problemas de salud severos, incluyendo enfermedad cardíaca y cáncer. La prevención de la diabetes es esencial reducir el riesgo de enfermedad y de muerte. “No tenemos actualmente suficientes métodos para predecir qué individuos generalmente sanos desarrollarán la diabetes,” dijimos al autor importante Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., de la escuela de la universidad de Kanazawa de ciencias médicas en Kanazawa, Japón.

Los investigadores investigaron el uso de un tipo de inteligencia artificial llamado aprendizaje de máquina en el diagnóstico de la diabetes. La inteligencia artificial (AI) es el revelado de los sistemas informáticos capaces de realizar las tareas que requieren normalmente inteligencia humana. El aprendizaje de máquina es un tipo de AI que permita a las computadores aprender sin explícitamente la programación. Con cada exposición a los nuevos datos, un algoritmo de máquina-aprendizaje crece cada vez más mejor en el reconocimiento de configuraciones en un cierto plazo.

Usando el aprendizaje de máquina, podría ser posible determinar exacto a los grupos de alto riesgo de los pacientes futuros de la diabetes mejor que usando muescas existentes del riesgo. Además, el índice de visitas a los proveedores de asistencia sanitaria se pudo perfeccionar para prevenir el inicio futuro de la diabetes.”

Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., de la escuela de la universidad de Kanazawa de ciencias médicas en Kanazawa, Japón

Nomura y los colegas analizaban 509.153 archivos anuales a escala nacional del chequeo de salud a partir de 139.225 participantes a partir de 2008 a 2018 en la ciudad de Kanazawa. Entre ellos, 65.505 participantes sin diabetes eran incluidos.

Los datos incluyeron exámenes físicos, los análisis de la sangre y de orina y los cuestionarios del participante. Los pacientes sin diabetes al principio del estudio que experimentó más de dos chequeoes de salud anuales durante este período eran incluidos. Los nuevos casos de diabetes fueron registrados durante los chequeoes de los pacientes.

Los investigadores determinaron a un total de 4.696 nuevos pacientes de la diabetes (7,2%) en el período del estudio. Su modelo de ordenador entrenado predijo la incidencia futura de la diabetes con una exactitud total de 94,9%.

Nomura dice que él proyecta después realizar juicios clínicas para fijar la eficacia de usar los statins para tratar a grupos de pacientes determinados por el modelo del aprendizaje de máquina como estando en de alto riesgo de la diabetes que se convierte.