infodiabetico.com - Desarrollan una alternativa al pinchazo a través de Inteligencia Artificial para controlar la diabetes

Desarrollan una alternativa al pinchazo a través de Inteligencia Artificial para controlar la diabetes

Un equipo de investigadores de la Universidad de Warwick está desarrollando una nueva manera, diferente a la tradicional prueba de pinchazo en dedo, para comprobar los niveles de glucosa en sangre.

Se trata de un nuevo sistema que, a través de la tecnología, podría detectar los niveles bajos de glucosa en sangre, a través de un sensor no invasivo que el usuario puede llevar puesto en todo momento, y que es capaz de detectar la hipoglucemia con un enfoque que se basa en el uso de un sensor de inteligencia artificial conectado a un dispositivo que funciona mediante señales de electrocardiograma (ECG).

El sensor detecta los bajos niveles de azúcar rastreando el ritmo cardiaco de la persona, lo que es posible mediante la lectura del ECG, el cual cambia cuando los niveles de glucosa caen por debajo de 4mmol/L.

La inteligencia artificial se usa para reconocer los bajos niveles de azúcar en sangre, comparándolos con lecturas normales, mostrándose como alternativa al pinchazo en los dedos.

Para probar el correcto funcionamiento de esta tecnología, se han llevado a cabo dos estudios piloto cuyos resultados muestran una eficacia alrededor del 82 % en la detección de la hipoglucemia.

Leandro Pecchia, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Warwick, ha señalado en este sentido que “los pinchazos en los dedos nunca son agradables y en algunas circunstancias son particularmente engorrosos. Pinchar los dedos durante la noche es verdaderamente desagradable, especialmente para los pacientes en edad pediátrica”.

Lo que hace destacable esta nueva forma de uso de la inteligencia artificial, es la lectura de los latidos mostrados por el electrocardiograma, ya que el ECG puede ser detectado en cualquier circunstancia, incluso durante el sueño. Según Pecchia, “nuestro enfoque permite el ajuste personalizado de los algoritmos de detección y enfatiza cómo los eventos hipoglucémicos afectan al ECG en los individuos. Basándose en esta información, los clínicos pueden adaptar la terapia a cada individuo”.

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