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Nueva app sería capaz de predecir el daño por alimentos en pacientes con diabetes

Investigadores de EE.UU. crearon un algoritmo capaz de predecir el efecto de los alimentos en los niveles de azúcar en sangre de pacientes con diabetes.

Young woman with muesli bowl. Girl eating breakfast cereals with nuts pumpkin seeds oats and yogurt in bowl. Girl holding homemade granola. Healthy snack or breakfst in the morning.

Investigadores del Centro Médico de la Universidad de Columbia (CUMC, por sus siglas en inglés), en Estados Unidos, desarrollaron un algoritmo personalizado capaz de predecir el impacto de determinados alimentos en los niveles de azúcar en sangre de pacientes con diabetes.

El algoritmo integrado en la aplicación Glucoracle permitirá a las personas mantener control más estricto en sus niveles de glucosa a fin de prevenir complicaciones.

El investigador asociado al Biomedical Informatics en el CUMC y autor del estudio, David Albers, recordó que se conoce el efecto general de los distintos tipos de alimentos sobe la glucosa en sangre, pero “los efectos detallados pueden variar ampliamente de una persona a otra y para la misma persona en el tiempo”.

Destacó que, con frecuencia, los médicos prescriben medicinas para ayudar a los pacientes con diabetes tipo 2 a controlar el trastorno, sin embargo, el ejercicio y la dieta juegan importe papel, y aun con la orientación de un experto resulta difícil para las personas comprender “el verdadero impacto de sus opciones dietéticas”.

Ante tal situación, el algoritmo recurre a la asimilación de datos para predecir las consecuencias de ingerir una alimentación determinada antes de consumirla, para que las personas tomen “mejores decisiones nutricionales a la hora de comer”.

Con la asimilación de datos el modelo matemático se actualiza de acuerdo con la respuesta del individuo a la glucosa a través de datos observacionales (mediciones de azúcar en sangre e información nutricional) a fin de mejorar las predicciones.

Los avances de esta propuesta fueron dados a conocer por la revista PLOS Computational Biology:“Personalized glucose forecasting for type 2 diabetes using data assimilation”.

Imagen: Bigstock

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