La empresa emergente israelí Medial EarlySign ha creado un modelo basado en el aprendizaje automático que ha demostrado identificar a los pacientes diabéticos que corren el mayor riesgo de experimentar disfunción renal en un año.
El algoritmo de Medial EarlySign es capaz de identificar a un 25 por ciento más de pacientes que las herramientas clínicas comúnmente utilizadas analizando docenas de factores que residen en Electronic Health Records, como resultados de análisis de laboratorio, medicamentos, códigos de diagnóstico y datos demográficos.
«El tamaño significativo y el rápido crecimiento de las bases de datos digitales de salud ahora permiten la aplicación de herramientas matemáticas avanzadas que pueden detectar patrones en diversas poblaciones de pacientes para identificar a pacientes de alto riesgo», relata la Dra. Itamar Raz, Directora Emérito de la Unidad de Diabetes en la Organización Médica Hadassah y directora del Consejo Nacional de Diabetes de Israel. «En lugar de basarse únicamente en pequeñas muestras de pacientes basadas en factores de riesgo conocidos, las herramientas de aprendizaje automático pueden revelar las más mínimas correlaciones entre estos parámetros y descubrir indicadores de riesgo adicionales que pueden conducir a una mejor estratificación del riesgo del paciente prediabético (que involucra la clasificación de personas en grupos de riesgo bien definidos) “.
Al aislar a menos del cinco por ciento de los 400,000 pacientes diabéticos dentro de la base de datos de la compañía de 15 millones de pacientes, el algoritmo pudo identificar al 45 por ciento de los pacientes que progresarían a daño renal significativo dentro de un año.
Los problemas renales son una de las complicaciones más comunes relacionadas con la diabetes, que afectan a millones de personas, aproximadamente del 20 al 40 por ciento de los diabéticos en todo el mundo, según Medial EarlySign. La expectativa de la compañía es que los números sigan aumentando a medida que la diabetes se vuelva más prevalente.
