{"id":43657,"date":"2024-01-19T10:03:17","date_gmt":"2024-01-19T16:03:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43657"},"modified":"2025-10-18T22:32:18","modified_gmt":"2025-10-19T04:32:18","slug":"estudio-muestra-el-uso-de-machine-learning-y-wearables-para-detectar-niveles-altos-de-glucosa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/estudio-muestra-el-uso-de-machine-learning-y-wearables-para-detectar-niveles-altos-de-glucosa\/","title":{"rendered":"Estudio muestra el uso de machine learning y wearables para detectar niveles altos de glucosa"},"content":{"rendered":"
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Un estudio evalu\u00f3 los niveles elevados de glucosa en sangre mediante machine learning y wearables.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La diabetes es una importante preocupaci\u00f3n de salud global que afecta a m\u00e1s del 10 % de la poblaci\u00f3n adulta. Adem\u00e1s, muchos casos no se diagnostican, y las personas en riesgo pierden acceso a una intervenci\u00f3n temprana debido a las limitaciones de los m\u00e9todos de detecci\u00f3n actuales. Por ejemplo, los m\u00e9todos tradicionales se basan en m\u00e9todos invasivos que suelen requerir la supervisi\u00f3n de profesionales de salud y entornos m\u00e9dicos adecuados.<\/p>

Un estudio realizado en Singapur demostr\u00f3 que los wearables<\/i> con sensores basados en fotopletismograf\u00eda (PPG, en ingl\u00e9s) pueden usarse para detectar niveles elevados de glucosa en sangre o hiperglucemia con una precisi\u00f3n del 84,7 %. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una soluci\u00f3n no invasiva e impulsada por inteligencia artificial (IA) para reconocer niveles elevados de glucosa en sangre superiores a 7,8 mmol\/L (140 mg\/dL) y evaluar el riesgo de diabetes en base a mediciones repetidas utilizando un dispositivo port\u00e1til.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio, publicado en la revista Nature Biomedical Engineering<\/i>, involucr\u00f3 a 500 participantes quienes midieron sus niveles de glucosa en sangre antes y despu\u00e9s de consumir una bebida azucarada. Para ello utilizaron un gluc\u00f3metro convencional y tambi\u00e9n un wearable con sensores PPG colocado en su mu\u00f1eca. Los investigadores encontraron que las mediciones de PPG fueron capaces de detectar con precisi\u00f3n los niveles elevados de glucosa en sangre, con una sensibilidad del 81,05 % y una especificidad del 88,3 %. Estos resultados sugieren que los sensores PPG podr\u00edan usarse para apoyar el cribado temprano de la diabetes, lo que podr\u00eda ayudar a prevenir o monitorear el desarrollo de la enfermedad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los hallazgos de este estudio prometen tener un impacto significativo en el diagn\u00f3stico y en el tratamiento de la diabetes. Cabe resaltar, que la detecci\u00f3n temprana de la diabetes es fundamental para para prevenir o retrasar el desarrollo de complicaciones graves, como enfermedades card\u00edacas, accidentes cerebrovasculares y ceguera.<\/p>

De esta manera, los sensores PPG podr\u00edan proporcionar un m\u00e9todo no invasivo y f\u00e1cil de realizar, lo que podr\u00eda ser \u00fatil para aumentar la de detecci\u00f3n de esta enfermedad y mejorar los resultados de salud.<\/p>

No obstante, los investigadores recomiendan realizar m\u00e1s estudios para confirmar los hallazgos de su estudio, as\u00ed como para evaluar el uso de los sensores PPG en entornos cl\u00ednicos. De igual manera, recomiendan desarrollar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning <\/i>m\u00e1s precisos para mejorar la detecci\u00f3n de la diabetes mediante esta clase de sensores.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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JMIR <\/b><\/p>

https:\/\/ai.jmir.org\/2023\/1\/e48340<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un estudio evalu\u00f3 los niveles elevados de glucosa en sangre mediante machine learning y wearables. La diabetes es una importante preocupaci\u00f3n de salud global que afecta a m\u00e1s del 10 % de la poblaci\u00f3n adulta. Adem\u00e1s, muchos casos no se diagnostican, y las personas en riesgo pierden acceso a una intervenci\u00f3n temprana debido a las limitaciones de los m\u00e9todos de detecci\u00f3n actuales. Por ejemplo, los m\u00e9todos tradicionales se basan en m\u00e9todos invasivos que suelen requerir la supervisi\u00f3n de profesionales de salud y entornos m\u00e9dicos adecuados. Un estudio realizado en Singapur demostr\u00f3 que los wearables con sensores basados en fotopletismograf\u00eda (PPG, en ingl\u00e9s) pueden usarse para detectar niveles elevados de glucosa en sangre o hiperglucemia con una precisi\u00f3n del 84,7 %. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una soluci\u00f3n no invasiva e impulsada por inteligencia artificial (IA) para reconocer niveles elevados de glucosa en sangre superiores a 7,8 mmol\/L (140 mg\/dL) y evaluar el riesgo de diabetes en base a mediciones repetidas utilizando un dispositivo port\u00e1til. El estudio, publicado en la revista Nature Biomedical Engineering, involucr\u00f3 a 500 participantes quienes midieron sus niveles de glucosa en sangre antes y despu\u00e9s de consumir una bebida azucarada. Para ello utilizaron un gluc\u00f3metro convencional y tambi\u00e9n un wearable con sensores PPG colocado en su mu\u00f1eca. Los investigadores encontraron que las mediciones de PPG fueron capaces de detectar con precisi\u00f3n los niveles elevados de glucosa en sangre, con una sensibilidad del 81,05 % y una especificidad del 88,3 %. Estos resultados sugieren que los sensores PPG podr\u00edan usarse para apoyar el cribado temprano de la diabetes, lo que podr\u00eda ayudar a prevenir o monitorear el desarrollo de la enfermedad. Los hallazgos de este estudio prometen tener un impacto significativo en el diagn\u00f3stico y en el tratamiento de la diabetes. Cabe resaltar, que la detecci\u00f3n temprana de la diabetes es fundamental para para prevenir o retrasar el desarrollo de complicaciones graves, como enfermedades card\u00edacas, accidentes cerebrovasculares y ceguera. De esta manera, los sensores PPG podr\u00edan proporcionar un m\u00e9todo no invasivo y f\u00e1cil de realizar, lo que podr\u00eda ser \u00fatil para aumentar la de detecci\u00f3n de esta enfermedad y mejorar los resultados de salud. No obstante, los investigadores recomiendan realizar m\u00e1s estudios para confirmar los hallazgos de su estudio, as\u00ed como para evaluar el uso de los sensores PPG en entornos cl\u00ednicos. De igual manera, recomiendan desarrollar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning m\u00e1s precisos para mejorar la detecci\u00f3n de la diabetes mediante esta clase de sensores. BIBLIOGRAF\u00cdA JMIR https:\/\/ai.jmir.org\/2023\/1\/e48340<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43658,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3395,160],"tags":[145],"class_list":["post-43657","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-apps-moviles-e-internet-de-las-cosas","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43657","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43657"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43657\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43658"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43657"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43657"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43657"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}