diabetes tipo 1: Los investigadores de datos utilizan la informática de la salud y la inteligencia artificial en un estudio

Diabetes Tipo 1

Un equipo de científicos de datos de la Universidad de Missouri analizó datos disponibles públicamente de aproximadamente 16 000 participantes registrados en el Registro de intercambio de diabetes tipo 1 para obtener más información sobre las personas con diabetes tipo 1. El equipo, apoyado en parte por una subvención de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., recopiló la información a través de la informática de la salud y utilizó inteligencia artificial para comprender mejor la enfermedad.

“Dejamos que la computadora haga el trabajo de conectar millones de puntos en los datos para identificar patrones de contraste importantes entre personas con y sin antecedentes familiares de diabetes tipo 1 y realizar las pruebas estadísticas para garantizar que podamos confiar en nuestros resultados”, dijo Chi-Ren Shyu, uno de los autores del estudio.

El análisis del equipo resultó en algunos hallazgos inesperados.

“Por ejemplo, encontramos que las personas en el registro que tenían un familiar inmediato con diabetes tipo 1 fueron diagnosticadas con mayor frecuencia con hipertensión, así como con enfermedades nerviosas, oculares y renales relacionadas con la diabetes”, dijo la autora principal, Erin Tallon.

Los resultados demuestran el valor de los datos del mundo real y la inteligencia artificial, dijeron los científicos.

“La diabetes tipo 1 no es una sola enfermedad que se ve igual para todos, se ve diferente para diferentes personas, y estamos trabajando para abordar ese problema”, dijo Tallon. “Al analizar los datos del mundo real, podemos comprender mejor los factores de riesgo que pueden hacer que alguien tenga un mayor riesgo de desarrollar malos resultados de salud.

“Los hallazgos tienen una limitación que esperamos abordar en el futuro mediante el uso de conjuntos de datos más grandes basados ​​en la población. Estamos buscando construir cohortes de pacientes más grandes, analizar más datos y usar estos algoritmos para ayudarnos a hacer eso”.

El enfoque podría adaptarse para ayudar a desarrollar opciones de tratamiento personalizadas para personas con diabetes.

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Staff Reporter

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