BeaGL, representa un avance en el monitoreo predictivo que logra aligerar la carga diaria de los pacientes que viven con diabetes tipo 1.
Investigadores de la Universidad de California en Davis han desarrollado BeaGL, un sistema basado en inteligencia artificial (IA), que busca mejorar la gestión de la diabetes tipo 1. Este “vigilante metabólico” trabaja en conjunto con monitores continuos de glucosa (CGMs, en inglés) para anticipar desequilibrios en los niveles de azúcar en la sangre antes de que ocurran, permitiendo a los pacientes tomar medidas preventivas con mayor tiempo de reacción.
BeaGL utiliza algoritmos de machine learning para analizar datos en tiempo real y emitir alertas predictivas a través de un reloj inteligente o wearable. A diferencia de los CGMs tradicionales, que notifican a los usuarios cuando el desequilibrio ya ha ocurrido, BeaGL predice los cambios y avisa con anticipación, ayudando a los pacientes a actuar antes de que la situación se vuelva crítica.
“Noté que cuando recibía una alerta, ya era demasiado tarde. Ya estaba en un desequilibrio glucémico y tenía que apresurarme a corregirlo”, explicó Sam King, investigador del proyecto y profesor asociado de informática en UC Davis. “Quería un software que me diera un pequeño aviso antes de que las cosas salieran mal, para que pudiera hacer algo al respecto”.
El sistema ha sido probado desde junio de 2024 con seis estudiantes de UC Davis con diabetes tipo 1, obteniendo resultados prometedores. Los participantes han reportado una reducción en la carga mental de monitoreo constante y una mayor confianza en la gestión de su enfermedad. Uno de los usuarios destacó que, gracias a las alertas predictivas, pudo continuar experimentos en su laboratorio sin interrupciones innecesarias, lo que antes no era posible con un CGM convencional.
“Una vez que las personas comenzaron a confiar en el sistema, pasaron menos tiempo pensando en su diabetes porque revisaban sus números manualmente con menor frecuencia y sabían que el sistema estaba atento por ellos”, comentó King.
Otro aspecto innovador de BeaGL es la personalización de alertas. Inicialmente, el equipo de desarrollo intentó controlar la frecuencia de notificaciones mediante un algoritmo, pero resultó poco práctico para los usuarios. En su lugar, optaron por permitir que los pacientes seleccionen intervalos de alerta según sus necesidades, evitando la fatiga por notificaciones excesivas.
Además, la tecnología ha evolucionado en respuesta a la experiencia de los usuarios. Por ejemplo, los datos ahora se analizan localmente en el teléfono en lugar de en la nube, tras la experiencia de un usuario que quedó sin servicio celular durante un viaje en canoa. Incluso detalles como los iconos de alerta fueron ajustados para hacerlos más accesibles y menos invasivos.
BeaGL representa un paso importante hacia una atención médica más autónoma y eficiente mediante IA. Si bien el sistema aún está en desarrollo, su potencial va más allá de la diabetes tipo 1: podría ser el primer paso hacia un sistema automatizado de administración de insulina, reduciendo la necesidad de intervención humana.
“Es el objetivo final en el que trabaja la comunidad internacional de la diabetes”, expreó Stephanie Crossen, coinvestigadora principal del proyecto y endocrinóloga pediátrica en UC Davis Health. “Sería un cambio radical, especialmente para adolescentes y jóvenes adultos, permitiéndoles llevar una vida más normal sin tener que ser su propio páncreas”.
Para los investigadores, este avance no solo transforma el manejo de la diabetes, sino que sienta las bases para una nueva era en la atención médica impulsada por IA, con aplicaciones en diversas áreas de la salud.
