Una IA permite calcular desde casa el riesgo de diabetes con siete datos, incluida la longitud del muslo

Actualizado hace 3 minutos

Una nueva herramienta online basada en inteligencia artificial permite estimar desde casa el riesgo de prediabetes y diabetes tipo 2 no diagnosticada a partir de siete datos sencillos, entre ellos la longitud del muslo; desarrollada por investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) junto al médico e investigador italiano Umberto Maggiore, la prueba utiliza datos de salud de miles de personas para identificar a quienes podrían tener un mayor riesgo de desarrollar estas enfermedades.

La investigación, que apoya y valida a esta herramienta, ha sido publicada en el Journal of Clinical Epidemiology, y muestra que MEDWACS es "altamente eficaz" en detectando personas con prediabetes o diabetes tipo 2 no diagnosticada, con un rendimiento igual o superior al de otros métodos de prueba reconocidos.

"La diabetes tipo 2 es fácil de diagnosticar con un análisis de sangre, pero si no sospechas que la tienes, no irás al médico para que te la hagan. Por eso, una prueba en línea desde casa puede animar a la gente a consultar a un médico", afirma el investigador postdoctoral Daniel Yoo, de DTU Sustain, quien ha sido la fuerza impulsora detrás de la nueva prueba en línea.

Los siete datos que utiliza la prueba

MEDWACS se desarrolló utilizando datos sanitarios de Estados Unidos procedentes de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición (NHANES), recopilados durante 30 años en adultos mayores de 18 años de ambos sexos. Los investigadores realizaron dos validaciones externas de la herramienta con datos de dos poblaciones en Estados Unidos y Corea del Sur, donde se conocía el número de personas con y sin la afección.

Para utilizar MEDWACS, el usuario debe introducir siete parámetros que pueden medirse en casa con herramientas habituales: una cinta métrica, una báscula y un monitor de presión arterial estándar. Los datos que incorpora la prueba son: edad, sexo, Índice de masa corporal (IMC), circunferencia de la cintura, presión arterial sistólica, circunferencia del brazo y longitud del muslo. Estos siete parámetros fueron seleccionados por el equipo investigador entre casi 3.700 posibles variables analizadas.

El dato más llamativo es la longitud del muslo, una medida que inicialmente también sorprendió a los propios investigadores. Según explican, puede estar relacionada con factores vinculados al desarrollo temprano y con la cantidad de masa muscular disponible para eliminar glucosa de la sangre. "La longitud del fémur da testimonio de la nutrición en la primera infancia. Una nutrición deficiente en los primeros años de vida inhibe ligeramente el crecimiento óseo y está estrechamente relacionada con un mayor riesgo de diabetes décadas después", señalan los investigadores.

Además, continúan, "el grupo muscular más grande del cuerpo también se encuentra en los muslos, y estos músculos son responsables de eliminar el azúcar de la sangre". En general, tener piernas más cortas significa que una persona tiene menos masa muscular para absorber ese azúcar, lo que aumenta el riesgo de diabetes. La herramienta está diseñada para adultos mayores de 18 años que no hayan recibido previamente un diagnóstico de diabetes. Los investigadores señalan que MEDWACS puede facilitar que personas que desconocen su situación consulten con un profesional sanitario.