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Desarrollan un biomarcador digital de diabetes a partir de señales vasculares basadas en smartphones

Teniendo en cuenta los efectos vasculares multifactoriales de la diabetes, un grupo de investigadores de la Universidad de California ha planteado la hipótesis de utilizar la fotopletismografía basada en teléfonos inteligentes para proporcionar un biomarcador digital de fácil uso en el control y diagnóstico de la diabetes.

De esta forma, se ha desarrollado una red neuronal profunda (DNN, por sus siglas en inglés) que permite la detección de la diabetes prevalente mediante el uso de fotopletismografía basada en teléfonos inteligentes en una cohorte inicial de 53.870 personas, que luego ha sido validada en una cohorte separada de 7.806 personas, denominada como “cohorte contemporánea”, y una cohorte de 181 personas inscritas prospectivamente en tres cohortes, denominada “clínica”.

Los resultados indican que la DNN alcanzó un área bajo la curva para la diabetes prevalente de 0,788 en la cohorte primaria y de 0,740 en la contemporánea.

Incorporados estos resultados a un análisis regresivo combinado con factores como la edad, el sexo, la raza y/o etnia o el índice de masa corporal, el área bajo la curva fue de 0,830 siendo la puntuación DNN un predictor independiente de la diabetes.

El desempeño de la DNN en la cohorte clínica ha sido similar al de los otros grupos. Se ha reportado una asociación significativa y positiva entre la puntuación continua de DNN y la hemoglobina A1c entre aquellos con datos de hemoglobina A1c.

Estos hallazgos demuestran que la fotopletismografía basada en los teléfonos inteligentes proporciona un biomarcador digital no invasivo y fácilmente disponible frente a la diabetes prevalente.

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