En combinación con métodos estadísticos convencionales, la inteligencia artificial IA ahora se ha utilizado en un estudio de factores de riesgo en la diabetes tipo 1. El objetivo era identificar los indicadores más importantes de riesgo elevado de enfermedad cardiovascular y muerte.
"Lo que es único en este estudio es que hemos incluido análisis de aprendizaje automático, es decir, algoritmos para IA, para evaluar la fuerza de la asociación con los factores de riesgo cardiovascular", dice Aidin Rawshani, PhD, de la Academia Sahlgrenska, Universidad deGotemburgo. El Dr. Rawshani es el autor correspondiente de un nuevo artículo en la revista Circulación .
El estudio se basa en datos de registro de 32.611 personas con diabetes tipo 1 para las que la duración media de la enfermedad había sido de 18 años. El tiempo de seguimiento promedió algo más de 10 años. Junto con el análisis estadístico tradicional, se utilizó IA: Aprendizaje autónomopermitió que el software de la computadora mejorara su capacidad para predecir la muerte y los eventos cardiovasculares.
Cuando se estudió la contribución relativa de 17 factores de riesgo, cinco emergieron como los predictores más fuertes: niveles altos de azúcar en sangre a largo plazo hemoglobina glucosilada, disfunción renal, duración de la diabetes tipo 1, presión arterial sistólica alta el primero, mayorcifra de las dos medidas y un exceso de lo que popularmente se conoce como "colesterol malo" lipoproteínas de baja densidad, LDL.
El nivel alto de azúcar en sangre a largo plazo es un factor crucial
Para tres variables: azúcar en sangre, presión arterial sistólica y LDL, los niveles por debajo de los recomendados actualmente en las pautas nacionales demostraron estar asociados con menores riesgos de enfermedad cardiovascular y muerte.
Otro hallazgo en el estudio fue la asociación entre la albuminuria niveles elevados de proteína en la orina y la elevación del riesgo de dos a cuatro veces para los resultados estudiados. Junto con la hiperglucemia a largo plazo, la albuminuria fue el factor que predijo con mayor claridadestos resultados.
Según los modelos de aprendizaje automático, se cree que los niveles altos de azúcar en sangre contribuyen al desarrollo de otros factores de riesgo cardiovascular. Además, los investigadores encontraron un claro efecto de interacción entre los factores de riesgo que no pueden ser influenciados edad y duración de la diabetes ylos que pueden azúcar en sangre a largo plazo, presión arterial sistólica, colesterol LDL y albuminuria.
Centrarse en factores sujetos a influencia
El grupo de investigación detrás del estudio ha demostrado anteriormente que las personas con diabetes tipo 1 que logran mantener bajo control más de un factor de riesgo tienen un riesgo menor de infarto de miocardio y accidente cerebrovascular, pero que su riesgo de muerte e insuficiencia cardíaca sigue siendo elevado.
El presente estudio muestra que los predictores clave de enfermedad cardiovascular y muerte en el grupo de pacientes son principalmente factores de riesgo convencionales que, a excepción de la edad y la duración de la diabetes, pueden verse influidos.
"Un mayor enfoque clínico en estos factores de riesgo debería resultar en la mayor reducción relativa del riesgo de muerte y enfermedad cardiovascular", dice Aidin Rawshani.
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Materiales proporcionado por Universidad de Gotemburgo . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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