Inteligência Artificial e Diagnóstico do Diabetes Tipo 2

O diabetes é uma das doenças não transmissíveis mais prevalentes em todo o mundo, com uma projeção de que pode afetar 552 milhões de pessoas até o ano 2030. A maioria das tentativas de conter seu crescimento concentra-se principalmente em intervenções no estilo de vida para retardar ou interromper o início do diabetes tipo 2 (DM2).

Uma recente pesquisa publicada na Revista PLoS One, mostrou que o aprendizado realizado por computadores poderia rastrear de maneira mais efetiva o início do diabetes tipo 2.

As ferramentas de rastreamento e diagnóstico, atualmente em prática, não incluem fatores modificáveis, como ingestão alimentar e medidas antropométricas, como peso e altura, por exemplo

No entanto, estes são indicadores de risco relativo de um indivíduo desenvolver o DM2.

Investigadores da Universidade de Monash, na Austrália, conseguiram determinar a prevalência de diabetes tipo 2 ainda não diagnosticado em 5,26% , utilizando a aprendizagem de computadores para analisar marcadores modificáveis ​​não incluídos nas diretrizes de triagem atuais. Isso equivale a até 29 milhões de pessoas em todo o mundo com DM2 não diagnosticado até o ano de 2030.

A equipe de pesquisa compilou 16.429 prontuários médicos e eles identificaram pacientes que não tinham um diagnóstico atual mas que tiveram uma resposta glicêmica positiva a 1 de 3 testes.

Os investigadores encontraram marcadores antropométricos significativos que incluíam comprimento da perna superior, idade de maior peso, circunferência da cintura e circunferência do braço. Os marcadores dietéticos significativos encontrados no estudo incluíram o número de refeições não preparadas em casa, o número de alimentos prontos para consumo, o consumo diário de gordura e a quantidade de água consumida diariamente.

Três algoritmos de aprendizado do computador analisaram este grupo, contra 114 marcadores nutricionais potenciais, com 13 variáveis ​​comportamentais e 12 socioeconômicas.

Em todos os dados, o consumo de alimentos ultraprocessados ​​foi um fator de risco importante para o desenvolvimento de diabetes tipo 1, tipo 2 e gestacional. Noventa países estabeleceram diretrizes dietéticas baseadas em alimentos e nas descobertas deste estudo, que poderiam ajudar a criar programas nutricionais específicos para a prevenção de doenças.

Esta análise revelou que as diretrizes de diagnóstico atuais perdem dados importantes que podem levar a um diagnóstico mais precoce. Os profissionais de saúde podem usar variáveis ​​relacionadas à dieta, peso e altura e baseadas em nutrientes para aprimorar os modelos de predição atuais e diagnosticar o diabetes tipo 2 mais precocemente.

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