La inteligencia artificial puede ser capaz de identificar a los pacientes en riesgo de enfermedad celíaca no diagnosticada antes de que la enfermedad se manifieste, según un nuevo estudio realizado por el Centro de Investigación e Innovación Maccabi KSM y Predicta Med.
Los hallazgos, publicados en la revista Nature Portfolio, Scientific Reports, sugirieron que al proporcionar a los modelos de aprendizaje automático historias clínicas electrónicas (EMRs), podrían predecir la enfermedad celíaca hasta cuatro años antes del diagnóstico.
La enfermedad celíaca, una enfermedad autoinmune que afecta la capacidad de una persona para digerir el gluten, afecta aproximadamente al uno por ciento de los adultos y niños en todo el mundo, y muchas personas sufren de síntomas durante años, incluso más de una década, antes de recibir un diagnóstico.
En el estudio, que recibió la aprobación ética del Comité de Helsinki, los investigadores analizaron datos anónimos de EMR de los Servicios de Salud de Maccabi y entrenaron modelos de aprendizaje automático utilizando pruebas de laboratorio comunes e información demográfica básica.
Con cinco algoritmos diferentes entrenados y probados, el estudio mostró un marco prometedor para utilizar el aprendizaje automático para detectar pacientes en riesgo de enfermedad celíaca.
El enfoque podría integrarse en prácticas de atención médica donde existan sistemas completos de EMR, e incluso podría evolucionar en un método de preselección para identificar a los pacientes para una evaluación adicional.
Mejor curación y síntomas reducidos
"La identificación temprana de la enfermedad celíaca puede mejorar significativamente los resultados de los pacientes, ya que aquellos diagnosticados tempranamente suelen experimentar una mejor curación intestinal y síntomas reducidos, mientras que un diagnóstico tardío está relacionado con problemas de salud persistentes a pesar de seguir una dieta libre de gluten", dijo el Dr. Amir Ben Tov, el gastroenterólogo pediátrico e investigador clínico senior del Centro de Investigación e Innovación de KSM.