«La inteligencia artificial (IA) es un área en constante desarrollo. La IA puede mejorar la medicina aprovechando mejor los macrodatos para el desarrollo de algoritmos.
Se ha sugerido que la IA puede reestructurar la forma en que se diagnostican y se tratan las enfermedades. Los estándares de aprendizaje automático (ML) se han explotado para construir algoritmos para desarrollar modelos predictivos para evaluar el riesgo de DM o sus complicaciones posteriores.
Machine Learning aprende todas las interacciones compuestas y no lineales entre características al disminuir las imprecisiones entre los objetivos previstos y observados. ML es un método complementario que puede servir como punto de referencia para el modelado de predicción que puede abordar los inconvenientes existentes.
Se prevé que el aprendizaje automático supere a los métodos analíticos tradicionales debido a su capacidad para identificar patrones y relaciones intrincados dentro de conjuntos de datos complejos. Sus habilidades predictivas y su flexibilidad le permiten sobresalir en diversos dominios, como la atención médica.
Pocos estudios han utilizado el aprendizaje automático para evaluar y construir modelos de predicción para determinar el riesgo de demencia en pacientes con diabetes tipo 2. Para abordar estas lagunas de conocimiento, este estudio tiene como objetivo establecer modelos de predicción de riesgo asistidos por computadora para la demencia incidente dentro del período de seguimiento de 5 y 10 años entre pacientes con diabetes tipo 2 que presentan complicaciones y que toman medicamentos antidiabéticos.»
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Thanh Phuc P , Nguyen PA , Nguyen NN , Hsu MH , Le NQK , Tran QV , Huang CW , Yang HC , Chen CY , Le TAH , Le MK , Nguyen HB , Lu CY , Hsu JC
Detección temprana de la demencia en poblaciones con diabetes tipo 2: análisis predictivo mediante un enfoque de aprendizaje automático
J Med Internet Res 2024;26:e52107
doi: 10.2196/52107
Número de identificación personal: 39434474
