«La comunidad de diabetes tipo 1 se está uniendo en torno a los beneficios y ventajas de la detección temprana del riesgo de enfermedad. Para ser aceptados por los proveedores de atención médica, las autoridades reguladoras y los pagadores, los programas de detección deben demostrar que las variables de prueba permiten una predicción precisa del riesgo y que se establecen planes de monitoreo individualizados basados en el riesgo, así como también la viabilidad operativa, la rentabilidad y la aceptación a nivel de la población. .
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de contribuir a resolver estos problemas, empezando por la identificación y estratificación de las personas en riesgo. ASSET (AI for Sustainable Prevention of Autoimmunity in the Society; www.asset.healthcare ) es un consorcio público/privado que se estableció para contribuir a la investigación sobre la detección de diabetes tipo 1 y, en particular, sobre cómo la IA puede impulsar la implementación de una medicina de precisión. enfoque para la prevención de enfermedades. ASSET también se centrará en cuestiones relacionadas con la implementación operativa del cribado.
Los autores de este artículo, investigadores y médicos activos en el campo de la diabetes tipo 1, se reunieron en un foro abierto para debatir de forma independiente cuestiones clave en torno a la detección de diabetes tipo 1 y asesorar a ASSET. También se discutió el uso potencial de la IA en el análisis de datos longitudinales de estudios de cohortes observacionales para informar el diseño de programas de detección mejorados y más individualizados. Una cuestión clave fue si la IA permitiría a la comunidad de investigación y a la industria capitalizar grandes depósitos de datos disponibles públicamente para diseñar programas de detección que permitan la detección temprana de personas con alto riesgo y permitan la evaluación clínica de terapias preventivas.
En general, la IA tiene el potencial de revolucionar la detección de diabetes tipo 1, en particular para ayudar a identificar a las personas que tienen un mayor riesgo de padecer la enfermedad y ayudar en el diseño de planes de seguimiento adecuados. Esperamos que esta iniciativa estimule más investigaciones sobre este tema tan actual.»
Autores
