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Una aplicación móvil le avisa a los diabéticos de los niveles peligrosos de azúcar

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 22 Jan 2019
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Imagen: Watson Health ayuda a los diabéticos a mantener un rango saludable de glucosa en la sangre (Fotografía cortesía de IBM).
Imagen: Watson Health ayuda a los diabéticos a mantener un rango saludable de glucosa en la sangre (Fotografía cortesía de IBM).
Una nueva herramienta predictiva analiza los datos de glucosa en sangre para determinar la probabilidad de un episodio de hipoglucemia en las próximas horas.

La aplicación Sugar.IQ de Medtronic (Dublín, Irlanda) es un asistente personal de diabetes con capacidades cognitivas que utiliza las capacidades analíticas de Watson de IBM (Armonk, NY, EUA) para encontrar patrones en los datos de diabetes y ofrecer información personalizada sobre la diabetes en tiempo real mediante el análisis continuo de cómo los niveles de glucosa en la sangre responden a la ingesta de alimentos, las dosis de insulina, las rutinas diarias y otros factores. Junto con el monitor de glucosa continuo (MCG) Guardian Connect, la aplicación Sugar.IQ puede convertir los patrones de tendencia en atención personalizada para la diabetes.

Sugar.IQ está impulsado por la función IBM Watson IQcast, que utiliza el modelado predictivo de inteligencia artificial (IA) para mejorar las capacidades de pronóstico a lo largo del tiempo. Un estudio presentado en las últimas Sesiones Científicas de la Asociación Americana de Diabetes, que se celebró en julio de 2018 en Orlando (FL, EUA), mostró que los usuarios de Sugar.IQ tienen más probabilidades de lograr 36 minutos adicionales por día en un rango saludable de glucosa de 70 -180 mg/dL, experimentando 30 minutos menos de tiempo por día en hiperglucemia y seis minutos menos al día en hipoglucemia.

“Evitar complicaciones como la hipoglucemia es una carga tremenda, pero afortunadamente es un problema que se puede aliviar aprendiendo de los datos, que es donde interviene la IA”, dijo Lisa Latts, MD, directora adjunta de salud de IBM Watson Health. “Al usar modelos de aprendizaje automático y algoritmos predictivos, IQcast analiza varias señales provenientes de un usuario, como los niveles de glucosa, los datos de insulina, los registros de alimentos y los eventos hipoglucémicos anteriores para evaluar si un usuario tiene una probabilidad baja, media o alta de experimentar hipoglucemia en el transcurso de las próximas cuatro horas”.

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