Diabéticos, o aquellos que controlan su ingesta de azúcar, pueden preguntarse: “¿Cómo afectará comer esto a mis niveles de glucosa?”. Un modelo de IA generativa ahora puede predecir la respuesta.
Desarrollo de GluFormer
Investigadores del Weizmann Institute of Science, la startup Pheno.AI con sede en Tel Aviv y NVIDIA lideraron el desarrollo de GluFormer, un modelo de IA que puede predecir los futuros niveles de glucosa de un individuo y otros parámetros de salud basándose en datos previos de monitoreo de glucosa.
Mejoras en el diagnóstico diabetes
Los datos del monitoreo continuo de glucosa podrían ayudar a diagnosticar más rápidamente a pacientes con prediabetes o diabetes. Las capacidades de IA de GluFormer pueden potenciar aún más el valor de estos datos, ayudando a clínicos y pacientes a identificar anomalías, predecir resultados de ensayos clínicos y pronosticar resultados de salud con hasta cuatro años de anticipación.
Respuestas a alimentos específicos
Los investigadores demostraron que, tras añadir datos de ingesta dietética al modelo, GluFormer también puede predecir cómo responderán los niveles de glucosa de una persona a alimentos específicos y cambios dietéticos, lo que permite una nutrición de precisión.
Estrategias preventivas y reducción de costos
Predicciones precisas de los niveles de glucosa para aquellos en alto riesgo de desarrollar diabetes podrían permitir que médicos y pacientes adopten estrategias de atención preventiva más temprano, mejorando los resultados de los pacientes y reduciendo el impacto económico de la diabetes, que podría alcanzar $2.5 trillones a nivel mundial para 2030.
Impacto de la diabetes a nivel global
Herramientas de IA como GluFormer tienen el potencial de ayudar a los cientos de millones de adultos con diabetes. La condición actualmente afecta alrededor del 10% de los adultos en el mundo, una cifra que podría duplicarse para 2050, impactando a más de 1.3 mil millones de personas. Es una de las 10 principales causas de muerte globalmente, con efectos secundarios que incluyen daño renal, pérdida de visión y problemas del corazón.
Arquitectura del modelo transformador
GluFormer es un modelo transformador, un tipo de arquitectura de red neuronal que rastrea relaciones en datos secuenciales. Utiliza la misma arquitectura que los modelos GPT de OpenAI, generando en este caso niveles de glucosa en lugar de texto.
Validación y aplicación del modelo
El modelo se entrenó con 14 días de datos de monitoreo de glucosa de más de 10,000 participantes no diabéticos, con datos recolectados cada 15 minutos a través de un dispositivo de monitoreo portátil. Los datos fueron recopilados como parte del Human Phenotype Project, una iniciativa de Pheno.AI, una startup que tiene como objetivo mejorar la salud humana a través de la recolección y análisis de datos.
El equipo de investigación validó GluFormer en 15 otros conjuntos de datos y encontró que se generaliza bien para predecir resultados de salud para otros grupos, incluidos aquellos con prediabetes, diabetes tipo 1 y tipo 2, diabetes gestacional y obesidad.
Más allá de los niveles de glucosa, GluFormer puede predecir valores médicos que incluyen tejido adiposo visceral, una medida de la cantidad de grasa corporal alrededor de órganos como el hígado y el páncreas; presión arterial sistólica, asociada con el riesgo de diabetes; y el índice de apnea-hipopnea, una medida para la apnea del sueño, que está vinculada a la diabetes tipo 2.
