El uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar el diagnóstico, la evaluación y el tratamiento de las personas con diabetes tiene el potencial de impulsar un cambio de paradigma en la atención diabética, minimizando la inercia terapéutica y optimizando los resultados clínicos. Esta es una oportunidad significativa, dado el aumento previsto de la carga de diabetes en los próximos 20 años. Sin embargo, existe la preocupación de que los procesos regulatorios para el desarrollo e implementación de tecnologías basadas en IA no sean adecuados para sistemas que puedan adaptarse a nuevos datos y cambiar sus características de rendimiento originales, según lo evaluado. El Foro Europeo de Diabetes (EUDF) convocó a un grupo de trabajo para revisar e investigar las necesidades no cubiertas en torno a la implementación de la tecnología de IA en la atención diabética. El grupo de trabajo desarrolló el marco y el enfoque del análisis correspondiente mediante una serie de reuniones virtuales y presenciales, incluyendo conversaciones por correo electrónico. El grupo de trabajo examinó los objetivos clave para una buena atención diabética en el contexto de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA (AI-CDSS), actuales y previstos, incluyendo los resultados para las personas con diabetes, los objetivos de la medicina personalizada y las implicaciones para los servicios de diabetes basados en directrices y los profesionales sanitarios. El proceso cubrió las necesidades de los profesionales de atención primaria, quienes asumirán la mayor parte de la atención de la diabetes. El reto de desarrollar conceptos y procesos regulatorios lo suficientemente robustos como para ser inclusivos con la IA se consideró fundamental para los resultados. Con base en la evidencia disponible, el grupo de trabajo de la EUDF cree que los sistemas de apoyo a la diabetes con IA (IA-CDSS) aportarán beneficios a las personas con diabetes, si bien existen claros desafíos para su aplicación en el ámbito clínico. Para fomentar el debate sobre cómo lograr esto de forma segura y eficaz, al finalizar el proceso se acordaron 14 recomendaciones mediante la técnica de grupo nominal y la metodología Delphi, que se analizan en contexto en este artículo.
Bajramagic, M., Battelino, T., Cos, X. et al. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en inteligencia artificial para ayudar a los profesionales sanitarios y a las personas con diabetes en Europa en el punto de atención: una hoja de ruta de consenso basada en Delphi. Diabetologia 69 , 259–273 (2026). https://doi.org/10.1007/s00125-025-06601-5
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