La NHS prueba la tecnología de IA para detectar el riesgo de diabetes con una década de anticipación

Dos trusts hospitalarios del NHS en Londres están a la vanguardia en el uso de la inteligencia artificial (IA) para identificar el riesgo de diabetes tipo 2 hasta una década antes de que aparezcan los síntomas, según lo informó por primera vez la BBC.

Imperial College y los trusts de fundaciones del NHS de Chelsea y Westminster han comenzado a entrenar a Aire-DM, un sistema de inteligencia artificial diseñado para analizar electrocardiogramas (ECGs) en busca de signos sutiles y tempranos de advertencia de la condición.

La tecnología se centra en detectar cambios en las trazas cardíacas de ECG que son demasiado sutiles para que los médicos los identifiquen sin ayuda. “No es tan simple como decir que es esto o aquello en el ECG”, explicó a la BBC el Dr. Fu Siong Ng, investigador principal. “Está mirando una combinación de cosas sutiles”.

La BBC informó que los resultados preliminares sugieren que Aire-DM puede predecir el riesgo de diabetes con aproximadamente un 70% de precisión. Cuando se combina con otros datos del paciente, como la edad, el sexo, la presión arterial y el peso, la precisión del sistema mejora. Los ensayos clínicos, programados para 2025, tienen como objetivo evaluar aún más su efectividad.

Un ECG registra la actividad eléctrica del corazón, revelando problemas como la tasa y el ritmo. Aire-DM aprovecha estos datos para proporcionar perspectivas que podrían revolucionar la detección temprana de la diabetes.

Según la BBC, hasta 1,000 pacientes de las dos fundaciones participarán en los ensayos, que los investigadores esperan que allanen el camino para una adopción más amplia por parte del NHS. Sin embargo, los expertos advierten que la implementación en todo el servicio de salud puede tardar al menos cinco años.

La Fundación Británica del Corazón, que financia el proyecto, subraya su potencial para salvar vidas.

“Esta emocionante investigación utiliza potente inteligencia artificial para analizar ECGs, revelando cómo la IA puede detectar cosas que normalmente no se observan en los datos de salud recopilados de rutina”, dijo a la BBC el profesor Bryan Williams, el Jefe Científico y Médico de la fundación.

“Este tipo de perspectiva podría ser un cambio de juego en la predicción del riesgo futuro de desarrollar diabetes tipo 2, años antes de que comience la condición”, agregó.

La Dra. Faye Riley de Diabetes UK destacó la importancia de la intervención temprana. “Los métodos de detección impulsados por IA ofrecen una nueva y prometedora forma de identificar a aquellos propensos a desarrollar diabetes tipo 2 con años de anticipación, permitiéndoles acceder al soporte adecuado y prevenir complicaciones graves, como insuficiencia cardíaca y pérdida de visión”, dijo a la BBC.

Esta iniciativa refleja una tendencia creciente de integrar la IA en la atención sanitaria. Más allá de la predicción de la diabetes, el NHS ya ha adoptado la IA para detectar fracturas y diagnosticar el cáncer de pulmón.

Además, a principios de este mes, el NHS anunció que está aprovechando la IA y los servicios de Uso de Alta Intensidad (HIU) para identificar a los usuarios frecuentes de A&E y ofrecer cuidados personalizados. Esta iniciativa aborda problemas subyacentes como la pobreza y el aislamiento social, reduciendo las visitas a A&E en más de la mitad en algunas áreas.

La IA predice a los pacientes en riesgo, ofreciendo apoyo preventivo y aliviando las presiones del NHS. En general, el NHS sostiene que la IA está transformando el cuidado de la salud al automatizar tareas repetitivas, permitiendo diagnósticos más rápidos y precisos, reduciendo errores y bajando costos.

La IA empodera a los pacientes con acceso directo a la información de salud, promoviendo la democratización de la atención. Sin embargo, persisten desafíos, incluyendo la privacidad de los datos, la falta de estándares y preocupaciones éticas como la responsabilidad y la transparencia.

Sin embargo, el NHS también señala que los sistemas de IA dependen de los datos de entrenamiento, que no siempre reflejan las realidades clínicas, lo que requiere tener expectativas realistas. Los profesionales de la salud deben adaptarse, aprendiendo cuándo y cómo usar la IA, interpretar los resultados y comunicarse de manera efectiva.

Este cambio requiere una actualización en la formación para maximizar los beneficios de la IA, mientras se navega por sus complejidades y se asegura una atención sanitaria equitativa y confiable.