{"id":83444,"date":"2016-11-16T13:29:50","date_gmt":"2016-11-16T12:29:50","guid":{"rendered":"http:\/\/eldigitaldeasturias.com\/magazine365\/?p=83444"},"modified":"2016-11-16T13:29:50","modified_gmt":"2016-11-16T12:29:50","slug":"nuevo-sistema-de-inteligencia-artificial-para-controlar-la-diabetes-gestacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eldigitaldeasturias.com\/magazine365\/nuevo-sistema-de-inteligencia-artificial-para-controlar-la-diabetes-gestacional\/","title":{"rendered":"Nuevo sistema de inteligencia artificial para controlar la diabetes gestacional"},"content":{"rendered":"
Aplicar la inteligencia artificial al control de las embarazadas que sufren diabetes gestacional (DG). Es el objetivo de un trabajo desarrollado por un equipo de investigadoras de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaci\u00f3n de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM). El proyecto ha dado como resultado la creaci\u00f3n de Sinedie (Sistemas INteligentes y de Educaci\u00f3n para el control de la Diabetes diagnosticada en el Embarazo), un sistema de telemedicina que permite automatizar el protocolo de seguimiento terap\u00e9utico inicial, reduce la carga cl\u00ednica y da m\u00e1s comodidad a las gestantes a la hora de establecer las revisiones.<\/p>\n
La diabetes gestacional es una patolog\u00eda que desarrolla el 10% de las mujeres sanas de manera temporal durante el embarazo. Se prev\u00e9 que esta prevalencia pueda triplicarse en los pr\u00f3ximos a\u00f1os debido al cambio en los criterios diagn\u00f3sticos de acuerdo con las nuevas recomendaciones internacionales. Los principales factores de riesgo para desarrollarla son el \u00edndice de masa corporal, la grasa abdominal, la edad (mayor de 35) y tener antecedentes familiares con diabetes.<\/p>\n
El sistema Sinedie permite automatizar el seguimiento terap\u00e9utico de las gestantes con diabetes gestacional y las da m\u00e1s comodidad para establecer las revisiones<\/em><\/p><\/blockquote>\n
Se caracteriza por un elevado nivel de glucosa en la sangre materna que aumenta las complicaciones en el parto por un excesivo crecimiento del feto, incrementando el riesgo de ces\u00e1rea. Otras complicaciones asociadas son la hipoglucemia neonatal y la muerte fetal intrauterina, adem\u00e1s del aumento del riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 en un futuro, tanto para la madre como para el feto.<\/p>\n
Los embarazos complicados con DG se consideran de riesgo por lo que las pacientes deben asistir a consultas semanales para evaluar sus datos de monitorizaci\u00f3n y controlar la evoluci\u00f3n de la gestaci\u00f3n.<\/p>\n
Aunque los sistemas de telemedicina existentes reducen las visitas presenciales mejorando la calidad de vida de las pacientes, las cr\u00edticas hacia los mismos se centran en que no se descarga de trabajo a los especialistas que tienen que evaluar los datos de las pacientes aunque estas no acudan a consulta. Disminuir el volumen de trabajo de los especialistas aplicando la inteligencia artificial a la toma de decisiones es uno de los objetivos de Sinedie, un sistema en cuyo desarrollo han participado investigadoras del Grupo de Bioingenier\u00eda y Telemedicina (GBT) de la UPM.<\/p>\n
\u201cNuestro reto era desarrollar un sistema que permitiese el env\u00edo de datos de monitorizaci\u00f3n de las gestantes, el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de los mismos y la generaci\u00f3n de recomendaciones de cambios de terapia tanto a las embarazadas como al personal m\u00e9dico\u201d, explica Estefan\u00eda Caballero, investigadora de la UPM y una de las autoras del trabajo.<\/p>\n
Participaci\u00f3n de 112 pacientes en hospitales catalanes<\/strong><\/p>\n
Para evaluar su seguridad y eficacia, Sinedie se someti\u00f3 durante 17 meses a un estudio con la participaci\u00f3n de 112 pacientes en los hospitales Parc Taul\u00ed de Sabadell y Mutua de Terrassa. \u201cEl uso del sistema redujo las visitas presenciales y la carga de trabajo de los cl\u00ednicos. Adem\u00e1s las pacientes afirmaron estar muy satisfechas, lo consideraban \u00fatil y confiaban en que su enfermedad estaba bien controlada\u201d, explica.<\/p>\n
El sistema se podr\u00eda utilizar en Atenci\u00f3n Primaria y Atenci\u00f3n Especializada para gestionar el tratamiento de mujeres con diabetes gestacional<\/em><\/p><\/blockquote>\n
Como resultado secundario las investigadoras desarrollaron un clasificador autom\u00e1tico de medidas de glucemia para etiquetar con la ingesta correspondiente las medidas descargadas de un medidor de glucosa. El clasificador se integr\u00f3 en el sistema Sinedie ya que la informaci\u00f3n sobre la ingesta es esencial para que las herramientas de an\u00e1lisis autom\u00e1tico puedan determinar el estado metab\u00f3lico de las pacientes. Durante el estudio cl\u00ednico, el clasificador etiquet\u00f3 autom\u00e1ticamente 14.016 medidas obteniendo un 98,6% de precisi\u00f3n.<\/p>\n
El clasificador desarrollado puede integrarse de manera independiente en sistemas de visualizaci\u00f3n de datos, de telemedicina y en sistemas expertos o de ayuda a la decisi\u00f3n para etiquetar los valores descargados del medidor de glucosa de las pacientes. Los detalles se publican en la revista Expert Systems With Applications.<\/p>\n
Los primeros, sirven para que los especialistas puedan visualizar las medidas almacenadas en el medidor de las pacientes que asisten a consulta. Los sistemas de telemedicina permiten la transmisi\u00f3n de los datos almacenados en el medidor por v\u00eda telem\u00e1tica para que sean evaluados de manera remota, ahorrando desplazamientos innecesarios a las pacientes. Finalmente, los sistemas expertos o de ayuda a la decisi\u00f3n analizan de manera autom\u00e1tica los valores almacenados en el medidor de glucosa reduciendo la carga de trabajo de las especialistas.<\/p>\n
\u201cEl sistema podr\u00eda utilizarse en un futuro tanto en Atenci\u00f3n Primaria como en Atenci\u00f3n Especializada para gestionar el tratamiento de mujeres con DG, ahorr\u00e1ndoles desplazamientos innecesarios y contribuyendo a paliar la creciente demanda asistencial de la DG ya que el sistema gestiona de manera autom\u00e1tica la primera etapa del tratamiento\u201d, asegura Estefan\u00eda Caballero.<\/p>\n
En el trabajo, financiado por el Instituto de Salud Carlos III, han participado el Hospital Parc Taul\u00ed de Sabadell (que colabor\u00f3 tanto en el dise\u00f1o del sistema como en el estudio cl\u00ednico) y el Hospital Mutua de Terrasa y ha sido publicado en distintas publicaciones cient\u00edficas a nivel internacional.<\/p>\n
Aplicar la inteligencia artificial al control de las embarazadas que sufren diabetes gestacional (DG). Es el objetivo de un trabajo desarrollado por un equipo de investigadoras de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaci\u00f3n de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM). El proyecto ha dado como resultado la creaci\u00f3n de Sinedie (Sistemas INteligentes y<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":83445,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[224],"tags":[],"class_list":{"0":"post-83444","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-noticias-actualidad"},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
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