Prevenir la diabetes con datos, dispositivos y digitalización

Consejos personalizados mediante Inteligencia Artificial, asistentes digitales y sensores electrónicos integrados en la ropa son algunas de las herramientas que se desarrollan dentro de un proyecto suizo, para conseguir que las personas cambien sus hábitos de vida y apliquen las medidas más eficaces para prevenir la diabetes 2: comer más sano y practicar ejercicio.

La diabetes tipo 2 genera altos costos sanitarios y causa un sufrimiento considerable a quienes la sufren. Cientos de millones de personas en el mundo padecen este trastorno metabólico crónico, cuya expansión sigue en aumento.

En la diabetes tipo 2, la respuesta del organismo a la hormona insulina se ve afectada. Aumentan los niveles de azúcar en sangre, y con ellos, crece el riesgo de sufrir numerosas complicaciones, como infartos y accidentes cerebrovasculares.
“Aunque los factores genéticos también influyen en la aparición de esta enfermedad, lo que la convierte en un problema de salud pública generalizado es principalmente nuestro estilo de vida”, explican los especialistas del Área de Salud del Instituto Federal Suizo de Ensayo de Materiales e Investigación, Empa, con sede en Dübendorf (Suiza).

Señalan que “la falta de ejercicio físico y una dieta desequilibrada son dos de los principales hábitos desencadenantes de esta dolencia, ya que no solo conducen al sobrepeso y la obesidad, sino que también pueden contribuir a que la persona padezca diabetes 2 con el paso de los años”.

“Un cambio en los hábitos, consistente en comer de manera saludable y ejercitarse de manera regular, podría retrasar o prevenir una gran proporción de casos de diabetes tipo 2, pero desafortunadamente cambiar su estilo de vida no es algo fácil para la mayoría de las personas”, admiten los expertos del Empa.

Un enfoque integral.

Conscientes de esta situación, los especialistas de este centro suizo de investigación (www.empa.ch/web/empa) se preguntaron ¿cómo se podría lograr que la prevención de la diabetes sea más eficaz y accesible, no solo para los pacientes, sino también para las empresas, las aseguradoras de salud y el sistema sanitario?

La respuesta ha sido el proyecto multidisciplinar PreDiabeTx (https://prediabetx.empa.ch) que pone el foco en prevenir esta enfermedad tan extendida en Suiza y en el mundo, desde múltiples frentes de ataque y utilizando herramientas digitales basadas en datos, inteligencia artificial (IA), sensores innovadores y modelos de negocio sostenibles.

PreDiabeTx, liderado por Empa, es una iniciativa emblemática de Innosuisse (www.innosuisse.admin.ch/en), la agencia suiza para el fomento de la innovación, y se basa en un consorcio formado por siete instituciones de investigación y once socios implementadores, que abarcan desde aseguradoras de salud y hospitales hasta el sector público y la industria alimentaria.
Modelo aplicable a otros países.

“Actualmente estamos definiendo los detalles de nuestro modelo y adaptándolo a Suiza, ya que este es el sistema en el que operamos principalmente nuestros socios y nosotros”, explica a EFE, Cynthia Sob, investigadora de Empa y líder del proyecto.
Adelanta que “una vez finalizada en unos años esta etapa del proyecto, el concepto podría adaptarse a otros países según las necesidades de sus sistemas de salud locales”.

Los investigadores parten de la base de que, para ser eficaz, la prevención debe ser integral, abarcando medidas que involucren a las persona a nivel individual, al sistema sanitario, a las empresas privadas y el uso de herramientas digitales avanzadas.

Explican que PreDiabeTx aborda tres retos: la baja participación de la población en las medidas preventivas; la falta de un modelo negocio sostenible para la prevención en los proveedores de atención médica y las aseguradoras médicas; y el uso insuficiente de datos de salud para brindar un apoyo personalizado.
Inversiones y tecnología.

Uno de los subproyectos, liderado por la Universidad de San Galo (www.unisg.ch/en), se centra en desarrollar modelos de negocio, financiación e incentivos para que las aseguradoras y compañías inviertan en medidas de prevención de una manera que puedan cuantificar la rentabilidad de dichas medidas, según explica Simon Annaheim, también investigador de Empa.
Otros dos subproyectos se centran en herramientas digitales para prevenir la diabetes que utilizan IA para proporcionar a los usuarios consejos personalizados para un estilo de vida más saludable.

Alimento como medicina.

“Dado que la alimentación puede influir significativamente en la salud, queremos desarrollar un `entrenador digital´ (programa o ‘app’ de inteligencia artificial que ofrezca guía en materia de prácticas y hábitos saludables), para asistir a las personas al hacer la compra y cocinar”, afirma Cynthia Sob.

Sob señala que en Estados Unidos algunas aseguradoras de salud recetan alimentos para fomentar una alimentación sana, ayudando a “que las verduras resulten más atractivas que los cruasanes de chocolate” y por eso quieren investigar “hasta qué punto sería posible aplicar enfoques similares en el sistema de seguros suizo”, explica el investigador de Empa Thijs Defraeye.

Otro subproyecto independiente de PreDiabeTx, dirigido a las personas con menor nivel socioeconómico, con un mayor riesgo de presentar diabetes tipo 2, y a otros grupos de población vulnerable, está desarrollando asistentes digitales adaptados a sus necesidades, que tienen en cuenta requisitos específicos y brindan asesoramiento personalizado y fácil de seguir.
Monitorización no invasiva.

Otros dos subproyectos se basan en mediciones no invasivas (sin penetrar la piel), destinadas a valorar el éxito de las medidas preventivas, monitorizando al usuario cotidianamente, ya que los investigadores están convencidos de que “las mediciones ocasionales en la consulta del médico o la farmacia no ofrecen una imagen suficientemente precisa de la salud”, según explican.

Una iniciativa está liderada por la Universidad de San Galo, y se centra en dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes que monitorizan continuamente las constantes vitales del usuario.

El segundo proyecto, liderado por Simon Annaheim en Empa, se basa en el desarrollo de sensores textiles flexibles que se pueden integrar en prendas como una banda pectoral o una camiseta, permitiendo registrar las constantes vitales de forma cómoda y discreta en el día a día.

A diferencia de las mediciones tomadas en la muñeca, como las que realizan la mayoría de los relojes inteligentes, los sensores textiles incorporados a la ropa que se lleva puesta sobre el torso son algo más complejos, pero a cambio, pueden proporcionar lecturas más precisas y podrían servir para monitorizar el estado de salud durante varios días, según Annaheim,
La prevención en el futuro.

Aunque con estos métodos no es posible medir con precisión el nivel de glucosa en sangre de la persona, la lectura de sus signos vitales como la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la presión arterial y la saturación de oxígeno permite obtener conclusiones sobre su estado de salud, que podrán relacionarse con el riesgo de diabetes mediante algoritmos basados ​​en IA.

En el futuro, la prevención inteligente y sostenible de la diabetes 2 podría incluir un asistente digital con IA que ofrezca consejos dietéticos personalizados, adaptados con precisión a la situación específica del usuario, facilitando su seguimiento, y sensores electrónicos que se llevarán puestos y permitirán que médicos y pacientes pueden monitorizar su progreso, según Empa.

“No queremos que nadie se sienta culpable ni asustado, sino ofrecer apoyo y facilitar el acceso a un estilo de vida saludable. Nos proponemos ayudar en lugar de sermonear”, afirma Annaheim, añadiendo que PreDiabeTx se lanzó a finales de 2025 y se extenderá hasta finales de 2029.
Pablo Gutman.
EFE – Reportajes