Un nuevo sistema que integra modelos matemáticos y estadísticos permite la predicción precoz y personalizada de la diabetes tipo 2 (DT2) a partir de la historia clínica electrónica de cada paciente.
Y es que desarrollado en el marco del proyecto europeo MOSAIC, por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la empresa Tecnologías para la Salud y el Bienestar (TSB), en colaboración con el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital La Fe de Valencia, el nuevo sistema se encuentra en fase de pruebas en este hospital y en el Fondazione Salvatora Maugeri de Pavía (Italia). Los resultados preliminares del sistema se presentaron en la Conferencia Anual de la IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, celebrada el pasado mes de agosto en Milán -Italia-.
Fuentes de la UPV y La Fe han explicado a EFE que este nuevo sistema ayudaría a los profesionales sanitarios a detectar casos de forma anticipada y actuar a tiempo para prevenir la aparición de la diabetes tipo 2 que suele presentarse en personas a partir de los 40 años, y es cuando el cuerpo produce insulina pero no la suficiente o no puede aprovecharla adecuadamente.
“Se trata de una patología muy común cuya aparición puede ser retrasada e incluso prevenida si se actúa a tiempo”, explica a EFE Antonio Martínez Millana, doctorando en el Instituto ITACA de la UPV y jefe de proyecto en la empresa TSB. Y es que la diabetes tipo 2 tiene una tasa de prevalencia mayor que la diabetes tipo 1, representando el 90% de los casos.
Actualmente no hay modelos que permiten detección de síntomas precoces de DT2
La relevancia de este nuevo sistema para la detección precoz de la diabetes tipo 2 es importante, ya que como indica Millana, actualmente no existen mecanismos de cribado para detectar de forma precoz la aparición de DT2, por lo que su diagnóstico se relega a la detección de resultados anómalos en analíticas, y se enfoca a identificar grupos que ya presentan una significativa prevalencia de complicaciones microvasculares. “Esto sugiere que los métodos actuales para diagnosticar no tienen la capacidad de detectar síntomas precoces de DT2”, destaca.
Este nuevo sistema de detección precoz permite la estratificación continua y automatizada de la población en riesgo de padecer diabetes como también otras complicaciones asociadas, y es que conjuga en los mismos modelos factores como la nutrición o actividad física de cada paciente con datos clínicos y biológicos considerados actualmente en la mayoría de los análisis. “El sistema se compone de varios módulos y una serie de interfaces web, a la que pueden acceder los diferentes agentes implicados en el seguimiento de pacientes, desde los propios facultativos, hasta los gestores del centro hospitalario e investigadores”, afirma.
Cada paciente identificado con riesgo medio-alto, indica Martínez Millana, “es marcado y agrupado en una lista de revisión prioritaria, facilitando así la labor a los médicos”.
Dentro del sistema desarrollado en MOSAIC, los investigadores han creado herramientas diferenciadas que permiten, entre otras funciones, conocer el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 para cada individuo y analizar así qué segmento de la población está en riesgo de desarrollar la enfermedad. Además, permite obtener informes personalizados para cada paciente sobre la gestión de las complicaciones que haya desarrollado o pudiera desarrollar a lo largo del proceso clínico.
La diabetes tipo 2 se considera hoy por hoy como uno de los problemas sanitarios más graves del siglo XXI por el gran número de personas que la padecen en todo el mundo, y es que afecta a un 9% de la población mundial. En España, más de 5,3 millones de personas presenta diabetes tipo 2, aunque el 43% de los afectados desconoce su situación.
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