MADRID, 14 Nov. (EUROPA PRESS) -
Un trabajo desarrollado por un equipo de investigadoras de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) pretende aplicar la inteligencia artificial al control de las embarazadas que sufren diabetes gestacional. El proyecto ha dado como resultado la creación de una herramienta de telemedicina que permite automatizar el protocolo de seguimiento terapéutico inicial llamada Sinedie (Sistemas Inteligentes y de Educación para el control de la Diabetes diagnosticada en el Embarazo).
La diabetes gestacional es una patología que desarrolla el 10 por ciento de las mujeres sanas de manera temporal durante el embarazo. Se caracteriza por un elevado nivel de glucosa en la sangre materna que aumenta las complicaciones en el parto por un excesivo crecimiento del feto, lo que incrementa el riesgo de cesárea. Otras complicaciones asociadas son la hipoglucemia neonatal y la muerte fetal intrauterina, además del aumento del riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 en un futuro, tanto para la madre como para el feto.
"Nuestro reto era desarrollar un sistema que permitiese el envío de datos de monitorización de las gestantes, el análisis automático de los mismos y la generación de recomendaciones de cambios de terapia tanto a las embarazadas como al personal médico", ha indicado la investigadora de la UPM y una de las autoras del trabajo, Estefanía Caballero.
Los embarazos complicados con diabetes gestacional se consideran de riesgo, por lo que las pacientes deben asistir a consultas semanales para evaluar sus datos de monitorización y controlar la evolución de la gestación. Aunque los sistemas de telemedicina existentes reducen las visitas presenciales mejorando la calidad de vida de las pacientes, no se descarga trabajo a los especialistas que tienen que evaluar los datos de las pacientes aunque estas no acudan a consulta.
El seguimiento Sinedie se ha sometido durante 17 meses a un estudio con la participación de 112 pacientes en los hospitales Parc Taulí de Sabadell y Mutua de Terrassa. Caballero ha explicado que, "el uso del sistema redujo las visitas presenciales y la carga de trabajo de los clínicos. Además, las pacientes afirmaron estar muy satisfechas, lo consideraban útil y confiaban en que su enfermedad estaba bien controlada".
Las investigadoras han desarrollado además un clasificador automático de medidas de glucemia para etiquetar con la ingesta correspondiente las medidas descargadas de un medidor de glucosa. El clasificador se integró en el sistema Sinedie, ya que la información sobre la ingesta es esencial para que las herramientas de análisis automático puedan determinar el estado metabólico de las pacientes.
Durante el estudio clínico, el clasificador etiquetó automáticamente 14.016 medidas, obteniendo un 98,6 por ciento de precisión.
El clasificador desarrollado puede además integrarse de manera independiente en sistemas de visualización de datos, de telemedicina y en sistemas expertos o de ayuda a la decisión para etiquetar los valores descargados del medidor de glucosa de las pacientes.
En el trabajo, financiado por el Instituto de Salud Carlos III, han participado el Hospital Parc Taulí de Sabadell, que ha colaborado tanto en el diseño del sistema como en el estudio clínico, y el Hospital Mutua de Terrasa, y ha sido publicado en distintas publicaciones científicas a nivel internacional.
