Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Hong Kong (PolyU) desarrolló un modelo de predicción de riesgo y un agente inteligente diseñado específicamente para pacientes asiáticos con diabetes tipo 2, capaz de estimar la probabilidad de desarrollar complicaciones, como enfermedad renal crónica, hasta con 10 años de anticipación. El objetivo es favorecer intervenciones más tempranas y personalizadas.

El sistema, denominado PIPE-AI, fue desarrollado a partir del análisis de 17 años de expedientes clínicos electrónicos de más de 560,000 pacientes con diabetes. De acuerdo con los investigadores, el modelo alcanzó una precisión de 87.1% para predecir el deterioro asociado con complicaciones de la enfermedad, una cifra que podría contribuir a identificar oportunamente a los pacientes con mayor riesgo y optimizar el seguimiento clínico.

Además del modelo predictivo, el proyecto incorpora un agente de IA que funciona como una interfaz clínica. Esta herramienta traduce la información médica en recomendaciones comprensibles para los pacientes, facilita la comunicación con el equipo de salud y puede apoyar tareas como la estratificación de riesgo en atención primaria, la referencia de casos complejos, el seguimiento comunitario y la promoción de la adherencia al tratamiento y a las modificaciones del estilo de vida.

Los desarrolladores también incorporaron un mecanismo de supervisión por personal de enfermería. Cuando el sistema identifica un riesgo elevado o detecta información clínica relevante, genera una alerta para que un profesional revise el caso antes de tomar decisiones, lo que busca reforzar la seguridad clínica y mantener la supervisión humana sobre las recomendaciones de la IA.

Aunque la tecnología aún será evaluada en un estudio clínico prospectivo, sus resultados muestran el potencial de combinar expedientes clínicos electrónicos e inteligencia artificial para pasar de un modelo de atención reactivo a uno preventivo. Para los médicos, este tipo de herramientas podría facilitar la identificación temprana de pacientes con mayor riesgo de complicaciones, permitiendo implementar estrategias preventivas antes de que el daño orgánico sea irreversible.

 

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