Un analista de Goldman Sachs considera la IA una herramienta clave contra la diabetes

David Roman, analista de Goldman Sachs especializado en tecnología médica y sistemas de información sanitaria, afirmó que la inteligencia artificial puede desempeñar un papel "significativo" en la ayuda a los pacientes con diabetes, y que los principales actores del sector ya están pasando de los experimentos a los productos terminados.

La diabetes como banco de pruebas para la IA

La diabetes mellitus es una de las pocas enfermedades crónicas en las que el paciente toma a diario decenas de microdecisiones médicas: qué comer y cuánto, qué dosis de insulina inyectarse, cuándo esperar un pico o una caída de la glucosa. Cada una exige datos y cálculos. Ahí es donde la IA puede encargarse de la rutina y reducir de forma notable la carga cognitiva del paciente.

Abbott y Dexcom, los dos mayores fabricantes del mundo de sistemas de monitorización continua de glucosa, ya integran de forma activa algoritmos de aprendizaje automático en el manejo de la enfermedad. La tecnología permite reconocer y contar automáticamente los carbohidratos de los alimentos a partir de una foto del plato y calcular después la dosis óptima de insulina sin que el paciente introduzca datos manualmente.

Tradicionalmente, las personas con diabetes de tipo 1 han tenido que estimar por su cuenta la composición de cada comida y ajustar la dosis a mano. Eso exige concentración constante y a menudo provoca errores que, en el mejor de los casos, acaban en malestar y, en el peor, en hospitalización.

La conferencia de

Goldman Sachs: los analistas son optimistas

Roman habló justo después de la conferencia anual de tecnología médica de Goldman Sachs, uno de los foros sectoriales clave para inversores y empresas. Compartió sus impresiones con Madison Mueller, reportera de Bloomberg especializada en salud.

"La IA puede desempeñar un papel significativo para que los pacientes mantengan la diabetes bajo control", —

David Roman, analista de Goldman Sachs.

Según Roman, salió de la conferencia "muy entusiasmado" con las innovaciones del sector. Los participantes debatieron una amplia gama de aplicaciones, desde un mejor diagnóstico temprano hasta recomendaciones terapéuticas personalizadas. Sin embargo, los analistas destacan el manejo de la diabetes como una de las áreas más maduras y más cercanas a la adopción masiva: a diferencia de muchos otros conceptos de tecnología médica, los productos de Abbott y Dexcom ya se venden y los usan millones de pacientes.

Qué puede hacer la IA en tecnología para la diabetes

Los sistemas actuales basados en inteligencia artificial ofrecen a los pacientes con diabetes varias capacidades clave:

• Reconocimiento de alimentos por foto y cómputo automático de carbohidratos
• Predicción de picos y caídas de glucosa a partir del historial de comidas, la actividad física y el sueño
• Ajuste automático o en forma de recomendación de la dosis de insulina en bolo
• Aviso temprano de hipoglucemia antes de que el azúcar caiga a un nivel peligroso
• Sincronización fluida con la bomba de insulina sin intervención manual

Abbott, con sus dispositivos FreeStyle Libre, y Dexcom, con su línea de sensores CGM de la serie G, compiten precisamente en estos parámetros: precisión de los algoritmos, velocidad de respuesta y profundidad de integración con dispositivos vestibles. La pugna incluye también el mercado de los llamados "páncreas artificiales", sistemas en los que el sensor y la bomba funcionan como un conjunto autónomo sin participación del paciente.

Qué significa

Según la Federación Internacional de Diabetes, más de 530 millones de personas en el mundo padecen diabetes y, para 2045, su número podría superar los 780 millones. Si los sistemas de IA demuestran eficacia clínica en estudios a largo plazo, el manejo de la enfermedad crónica pasará del esfuerzo diario del paciente al control automatizado, y las complicaciones y hospitalizaciones disminuirán. Para las empresas de tecnología médica, esto supone un mercado enorme con un potencial lejos de estar agotado.