La IA ya predice la diabetes: "Detectarla antes es clave para evitar daños irreversibles"

"Una vez que una persona desarrolla diabetes, ya entra en riesgo de múltiples complicaciones", advierte investigador español Francisco Gude, médico, miembro de la Universidad de Santiago de Compostela y director del proyecto GluFormer. "Hablamos de daño renal, afectación del corazón, ceguera… Las repercusiones clínicas son enormes". Por eso, insiste en que el gran valor de un modelo de prevención: "Intentamos detectar de forma precoz a personas que aún no tienen la enfermedad para evitar que lleguen a desarrollarla".

La diabetes tipo 2 y las enfermedades cardiovasculares se han convertido en una de las grandes amenazas sanitarias del siglo XXI. En España, cerca del 14% de la población padece diabetes tipo 2 y muchos de ellos lo desconocen. Se trata de una enfermedad silenciosa que avanza durante años antes de dar la cara y que, cuando lo hace, suele ir acompañada de complicaciones graves como infartos, insuficiencia renal o pérdida de visión. Frente a este escenario, la inteligencia artificial comienza a marcar un punto de inflexión en la prevención.

Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de desarrollar diabetes y eventos cardiovasculares a partir de los datos de monitorización continua de glucosa. El sistema, denominado GluFormer, ha sido entrenado con millones de datos y acaba de publicar sus resultados en la prestigiosa revista Nature.

La base del sistema está en la monitorización continua de glucosa, una tecnología que registra de forma constante los niveles de azúcar en sangre. "Hasta ahora se utilizaba sobre todo como una herramienta de control", señala Gude. "Lo que hemos hecho es aprovechar todo su potencial con un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar patrones que no son determinantes a simple vista".

GluFormer se apoya en modelos generativos de deep learning y aprendizaje auto supervisado. "Es una serie de algoritmos que, a partir de los trazados de glucosa, identifica a aquellas personas con mayor riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 o enfermedades cardiovasculares", detalla Gude. Para su entrenamiento se utilizaron más de 10 millones de mediciones de glucosa pertenecientes a más de 10.000 adultos, la mayoría sin diabetes, y posteriormente se validó en 19 cohortes internacionales.

Los resultados son contundentes. En personas con prediabetes, el modelo fue capaz de identificar quiénes tenían mayor probabilidad de sufrir un empeoramiento clínicamente relevante de la glucosa en los dos años siguientes, superando a las métricas tradicionales. Además, en un estudio de seguimiento de casi 600 adultos durante una media de 11 años, GluFormer predijo con precisión tanto el desarrollo de diabetes como la mortalidad cardiovascular.

La inteligencia artificial permite además avanzar hacia una medicina más personalizada. "Estos algoritmos no solo predicen riesgo, también nos dicen cómo responde cada persona a lo que come", explica Gude. De hecho, una versión multimodal del modelo incorporó datos dietéticos y fue capaz de anticipar la respuesta individual a distintos alimentos, abriendo la puerta a la nutrición de precisión.

Otro de los puntos clave es el papel activo del paciente. "La monitorización continua permite al usuario ver cómo influyen el ejercicio y la alimentación en su glucosa", señala el investigador. "Eso facilita el autocontrol, la autoeducación y la corrección de hábitos, que es fundamental". Para Gude, el impacto de la inteligencia artificial en la ciencia y la medicina es ya incuestionable. "Es importantísima, porque nos permite avanzar muchísimo más rápido y tomar decisiones mejor informadas".

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