4. Inteligencia artificial en la caracterización clínica de la diabetes... Dr. Omar Bello Chavolla

Academia Nacional de Medicina de México
9 Jun 202312:11

Summary

TLDREn esta presentación, se discuten los avances en la aplicación de modelos de inteligencia artificial para comprender mejor la diabetes mellitus tipo 2 desde una perspectiva clínica y epidemiológica. Se propone una nueva clasificación de la diabetes, que incluye cinco subtipos, y se examinan los desafíos en su implementación en México. La inteligencia artificial se utiliza para simplificar la predicción de subtipos y se demuestra su eficacia en diversos contextos poblacionales. Los hallazgos indican que en México predominan los fenotipos relacionados con la deficiencia de insulina y que el rezago social impacta negativamente en la atención de los pacientes.

Takeaways

  • 😀 La diabetes mellitus tipo 2 es una enfermedad heterogénea y no se debe ver únicamente como diabetes tipo 1 o tipo 2.
  • 🧬 Se han identificado al menos cinco subtipos de diabetes tipo 2 que comparten características clínicas y fenotípicas específicas.
  • 💡 Los subtipos incluyen diabetes autoinmune, deficiencia de insulina, relacionada con obesidad, resistencia a la insulina y relacionada con el envejecimiento.
  • 📊 La nueva clasificación puede ayudar a predecir el riesgo de complicaciones crónicas asociadas a cada subtipo de diabetes.
  • 💰 La implementación de esta clasificación enfrenta desafíos en México debido a los costos asociados a las mediciones requeridas.
  • 🤖 Se propone el uso de modelos de inteligencia artificial para simplificar la clasificación de la diabetes en contextos clínicos.
  • 📉 Los modelos desarrollados sustituyen las mediciones costosas por variables más accesibles, como la glucosa.
  • 👩‍⚕️ La prevalencia de diabetes en México es mayormente atribuible a la deficiencia de insulina, especialmente en pacientes con menos de cinco años de diagnóstico.
  • 🌍 En México, el rezago social y la falta de acceso a atención médica contribuyen al deterioro clínico y la progresión de la diabetes.
  • 🔬 La inteligencia artificial permite una caracterización más profunda de la diabetes y puede guiar decisiones clínicas y estrategias de salud pública.

Q & A

  • ¿Cuál es el enfoque principal del discurso?

    -El discurso se centra en la aplicación de modelos de inteligencia artificial para comprender mejor la diabetes mellitus tipo 2 desde perspectivas clínicas y epidemiológicas.

  • ¿Por qué se considera que la diabetes no es una enfermedad homogénea?

    -La diabetes es heterogénea porque existen múltiples subtipos que comparten características fenotípicas y clínicas, lo que implica que no se puede reducir simplemente a diabetes tipo 1 y tipo 2.

  • ¿Cuántos subtipos de diabetes tipo 2 se han identificado recientemente?

    -Se han identificado al menos cinco subtipos de diabetes tipo 2, incluyendo la diabetes autoinmune, diabetes con deficiencia de insulina, diabetes relacionada a la obesidad, diabetes relacionada a la resistencia a la insulina y diabetes relacionada al envejecimiento.

  • ¿Cuál es uno de los principales desafíos para implementar la nueva clasificación de diabetes en México?

    -Uno de los principales desafíos es el costo asociado con las mediciones necesarias para clasificar los subtipos de diabetes, como el péptido C y los anticuerpos antigad65.

  • ¿Qué metodología de inteligencia artificial se utilizó para simplificar la clasificación de diabetes?

    -Se utilizaron redes neuronales auto normalizables para desarrollar modelos que clasifican la diabetes basándose en un conjunto reducido de variables.

  • ¿Qué hallazgos se observaron en relación con los fenotipos de diabetes en México?

    -Se encontró que el fenotipo más frecuente en México es el de deficiencia de insulina, que representa el 43% de los casos, en contraste con Estados Unidos donde el fenotipo más común es el relacionado a la obesidad.

  • ¿Cómo se relaciona el rezago social con la diabetes en México?

    -El rezago social y la falta de acceso a atención médica contribuyen a que los pacientes con diabetes progresen hacia un estado de glucotoxicidad, lo que a su vez causa deficiencia en la acción de la insulina.

  • ¿Qué implicaciones tiene la inteligencia artificial para la atención de la diabetes?

    -La inteligencia artificial permite una caracterización más profunda de la diabetes y ayuda en la toma de decisiones clínicas y en la planificación de estrategias de salud pública para abordar las desigualdades en el tratamiento de la diabetes.

  • ¿Cuáles son algunas de las variables utilizadas en los modelos de clasificación?

    -Las variables incluyen la edad de diagnóstico, el índice de masa corporal, la hemoglobina glucosilada, la medición de anticuerpos antigad65 y la estimación del modelo HOMA.

  • ¿Qué se concluyó sobre el uso de modelos de inteligencia artificial en el estudio de la diabetes?

    -Se concluyó que estos modelos pueden mejorar la comprensión y la clasificación de la diabetes en diferentes contextos, permitiendo una mejor atención y estrategias de intervención en salud pública.

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