La Organización Mundial de la Salud estima que en 2030 la diabetes se va a convertir en la séptima causa de muerte. Hoy en día hay más de 347 millones de personas con esta enfermedad y el 90% de esos casos corresponde al tipo 2.
Estas cifras llevaron a investigadores de la Universitat Politècnica de València, a la empresa Tecnologías para la Salud y el Bienestar (TBS) y al Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital Universitari i Politècnic La Fe a diseñar un sistema de detección temprana de la diabetes tipo 2.
Se trata de un software de predicción personalizada de la enfermedad que funciona a través de la información almacenada en las historias clínicas electrónicas. Actualmente se encuentra en fase de prueba en el nosocomio valenciano y en el Hospital de la Fondazione Salvatore Maugeri de Pavía, Italia.
La tecnología en cuestión integra modelos matemáticos y estadísticos recogidos en los expedientes electrónicos y permite la estratificación continua y automatizada de la población en riesgo. “El sistema se compone de varios módulos y una serie de interfaces web a la que pueden acceder los diferentes implicados en el seguimiento de pacientes”, explica Antonio Martínez Millana, doctorando en el Instituto ITACA de la UPV.
El desarrollo de esta herramienta se da en el marco del proyecto europeo MOSAIC, que promueve la creación de algoritmos y modelos matemáticos en aras de mejorar las herramientas y estándares actuales para el diagnóstico de diabetes tipo 2, intolerancia a la glucosa y glucosa en ayunas alterada.
“La aparición de esta patología puede retrasarse e incluso prevenirse si se actúa a tiempo”, señala Martínez Millana. Hasta ahora, no existía ningún método para prever esta enfermedad, ya que su diagnóstico deriva de la detección de resultados anómalos.
The World Health Organization estimates that by 2030 diabetes will become the seventh most prevalent cause of death. Today, more than 347 million people have the disease and 90% of these cases are type 2.
These figures led researchers at the Universitat Politècnica de València, the company Tecnologías para la Salud y el Bienestar (TBS) and the Department of Endocrinology and Nutrition at the Hospital Universitari i Politècnic La Fe to design an early detection system for type 2 diabetes.
It is personalized prediction software for the disease that works by interpreting information stored in electronic health records. Currently, it is in the testing phase at the Valencian hospital and the Hospital de la Fondazione Salvatore Maugeri in Pavia, Italy.
The technology in question integrates mathematical models and statistics gathered in electronic files making it possible to continuously and automatically identify the population at risk. “The system is made up of various different modules and a series of web interfaces that can be accessed by the different actors involved in monitoring patients,” explains Antonio Martínez Millana, a PhD student at the ITACA Institute of the UPV.
The development of this tool is taking place as part of the European MOSAIC project, which promotes the creation of algorithms and mathematical models in an attempt to improve current tools and standards for diagnosing type 2 diabetes, intolerance of glucose and altered glucose levels during fasting.
“The pathology can take some time to appear and can even be prevented if caught in time,” says Martínez Millana. Until now, there was no way of anticipating the disease, because the diagnosis derives from the detection of anomalous results.
Personalized prediction software could help early detection of type 2 diabetes
Researchers at the Universitat Politècnica de València are working on a tool that will help to anticipate the onset of the disease using information contained in electronic health records.A Organização Mundial da Saúde calcula que em 2030 a diabetes se converterá na sétima causa de morte. Hoje em dia há mais de 347 milhões de pessoas com essa doença e 90% desses casos corresponde ao tipo 2.
Essas cifras levaram a investigadores da Universitat Politècnica de València a empresa Tecnologias para a Saúde e o Bem-estar (TBS) e ao Serviço de Endocrinologia e Nutrição do Hospital Universitari i Politècnic La Fe a criar um sistema de detecção precoce da diabetes tipo 2.
Trata-se de um software de predição personalizada da doença que funciona através da informação armazenada nos prontuários médicos eletrônicos. Atualmente está em fase de teste no hospital valenciano e no Hospital da Fondazione Salvatore Maugeri de Pavia, na Itália.
A tecnologia em questão integra modelos matemáticos e estatísticos coletados nos expedientes eletrônicos e permite a estratificação contínua e automatizada da população em risco. “O sistema está composto por vários módulos e uma série de interfaces web a qual podem acessar os diferentes implicados no acompanhamento de pacientes”, explica Antonio Martínez Millana, doutorando no Instituto ITACA da UPV.
O desenvolvimento desta ferramenta ocorre durante o projeto europeu MOSAIC, que promove a criação de algoritmos e modelos matemáticos a fim de melhorar as ferramentas e padrões atuais para o diagnóstico de diabetes tipo 2, intolerância à glicose e glicose em jejum alterada.
“A aparição desta patologia pode estar atrasada e inclusive ser prevenida se agirmos a tempo”, afirma Martínez Millana. Até agora, não existia nenhum método para prever esta doença, já que seu diagnóstico deriva da detecção de resultados anômalos.
Um software de predição personalizada poderia colaborar na detecção precoce da diabetes tipo 2
