Una nueva investigación dirigida por Cleveland Clinic ha demostrado que un sistema combinado de intervenciones impulsadas por la tecnología, que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para brindar información de salud personalizada y recomendaciones de estilo de vida, puede mejorar el control glucémico en adultos con diabetes tipo 2.
Los hallazgos publicados hoy en New England Journal of Medicine Catalyst mostraron que el 71% de los participantes del estudio que utilizaron el sistema de intervención combinada cumplieron con el criterio de valoración primario de lograr un A1C del 6.5% con menos medicamentos. Kevin M. Pantalone, director de Iniciativas de Diabetes en Cleveland Clinic y profesor de medicina en Cleveland Clinic Lerner College of Medicine, se desempeñó como investigador principal de este estudio.
Desarrollado por Twin Health, el sistema de intervención combinado (llamado Twin Precision Treatment) monitorea las métricas de salud en tiempo real recopiladas de los sensores portátiles y dispositivos conectados por bluetooth de un paciente e incluye tele entrenamiento humano.
En un comunicado de prensa asegura que el sistema rastrea continuamente las métricas de salud en tiempo real, como los niveles de glucosa en sangre, el peso, la presión arterial, la actividad física y el sueño, utilizando datos de sensores portátiles y dispositivos conectados por bluetooth (incluido un monitor continuo de glucosa). A través de una interfaz de aplicación para teléfonos inteligentes, indica que estos conocimientos brindan orientación nutricional y de ejercicio altamente personalizada, en tiempo real, alentando a los pacientes a realizar mejoras de salud sostenibles. Las recomendaciones dietéticas específicas generadas por la aplicación se basaron en predicciones habilitadas por IA de las respuestas de glucosa en sangre de cada paciente a comidas específicas.
Para el ensayo clínico, el doctor Pantalone colaboró con un equipo de 13 médicos de atención primaria de Cleveland Clinic para reclutar a 150 pacientes: 100 fueron asignados al grupo de intervención agrupada y 50 al grupo de atención estándar. En promedio, los pacientes tenían 58.5 años, habían estado viviendo con diabetes tipo 2 durante unos nueve años y presentaban un índice de masa corporal (IMC) medio de 35.1 y un nivel promedio de A1C de 7.2%. Los autores del estudio se propusieron explorar si este sistema de intervención combinado podría ayudar a las personas con diabetes tipo 2, tratadas en un entorno de atención primaria, a alcanzar sus objetivos de azúcar en la sangre, al tiempo que reduce su necesidad de medicamentos para reducir la glucosa.
“En la práctica clínica de rutina, la diabetes tipo 2 a menudo se trata con un enfoque único para todos en el que a las personas se les recetan medicamentos y se les dice que ‘cuiden su dieta y se mantengan activas”, dijo el pdoctor Pantalone. “Al aprovechar las modificaciones personalizadas del estilo de vida para comprender el perfil metabólico único de cada paciente, la herramienta permitió a las personas tomar decisiones de estilo de vida impactantes. Los resultados muestran que, con las herramientas adecuadas, no solo podemos controlar la diabetes tipo 2 de manera más efectiva, sino también reducir la dependencia de los medicamentos para reducir la glucosa”, subraya.
A todos los participantes del estudio se les recetó metformina, un medicamento común para la diabetes, con dosis ajustadas según fuera necesario a lo largo del estudio. El criterio de valoración primario fue ver cuántos participantes alcanzaron una A1C por debajo del 6.5% después de 12 meses sin necesidad de ningún medicamento para reducir la glucosa, excepto la metformina.
Los resultados del 71% de los participantes inscritos en el grupo de intervención agrupada redujeron sus niveles de A1C por debajo del umbral del 6.5%, mientras tomaban solo metformina. En comparación, solo el 2.4% de los participantes que recibieron atención estándar lograron el mismo resultado.
Los participantes en el grupo de intervención agrupada también perdieron más peso (8.6% frente a 4.6%) mientras reducían significativamente su dependencia de los medicamentos para reducir la glucosa. El uso de medicamentos agonistas del receptor de GLP-1 disminuyó del 41% al 6% entre los participantes. El uso de inhibidores de SGLT-2 disminuyó del 27% al 1% de los participantes. Además, el uso de inhibidores de la dipeptidil peptidasa-4 (DPP-4) disminuyó del 33% al 3% en los participantes.
El estudio revela que el uso de insulina disminuyó del 24% al 13% entre los participantes, las puntuaciones de calidad de vida y la satisfacción con el tratamiento fueron notablemente mejores para quienes utilizaron la intervención, lo que destaca su potencial como una opción altamente efectiva y sostenible para el control de la diabetes. Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, casi 1 de cada 10 estadounidenses tiene diabetes, y aproximadamente el 90% de estos casos son diabetes tipo 2. “Cuanto más tiempo viva una persona con la enfermedad y tenga niveles persistentemente altos de azúcar en la sangre, mayor será el riesgo de complicaciones graves, como enfermedades cardíacas, enfermedades renales, accidentes cerebrovasculares y muerte”, indica.
“En general, nuestro estudio demostró que el sistema de sensores y entrenamiento habilitado por IA facilitó mejoras significativas en el control glucémico, la pérdida de peso y la calidad de vida en comparación con la atención habitual, al tiempo que permitió una marcada reducción de la farmacoterapia para reducir la glucosa”, indica.
