diabetes

A.J. Blanco Carrasco 1, G. Cánovas Molina 2, M.Á. Brito Sanfiel 3, D. Barajas Galindo 4, L.Á. Cuellar 5, J. Blanco Garnelo 6, M. Sequera Mutiozabal 6 și J.F. Merino Torres 7

1 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Spitalul Clinic i Provincial. IDIBAPS. Barcelona. 2 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Spitalul Universitar din Fuenlabrada. 3 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Spitalul Universitar Puerta de Hierro. Madrid. 4 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Spitalul Universitar din León. 5 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Spitalul Universitar Río Hortega. Valladolid. 6 Departamentul medical cardiovascular. Renale și metabolice. AstraZeneca Spania. 7 Serviciul de endocrinologie și nutriție. Hospital Universitari i Politècnic La Fe. Valencia.

Introducere: Diabetul zaharat este o boală cu prevalență în creștere. Îngrijirea clinică pentru persoanele cu diabet a suferit modificări notabile în ultimul deceniu, deci este foarte relevant să cunoaștem impactul acesteia asupra mediului nostru în raport cu progresia bolii și complicațiile acesteia. Absența unor înregistrări formale din care să se extragă o actualizare epidemiologică a bolii, face ca tehnicile de învățare automată și abordările de date mari, din registrele de evidență medicală, să fie o resursă cu potențial mare.

Metode: Obiectivul principal: determinarea incidenței și prevalenței bolii diagnosticate în centrele de referință la nivel național. Proiectare: studiu retrospectiv al datelor secundare capturate din registrul de înregistrări electronice în perioada 01/01/2013 și 31/12/2018. Populație: întreaga populație îngrijită în fiecare centru participant care îndeplinește criteriile de includere. Pentru extragerea și interpretarea datelor, va fi utilizată tehnologia bazată pe prelucrarea limbajului natural (NLP). Pentru a face acest lucru, cercetătorii vor folosi tehnologia furnizată de instrumentul Savana ®, un sistem bazat pe extragerea datelor prin PNL conținute în înregistrările electronice. Aceste date nestructurate vor fi tratate ca date mari și analizate cu inteligență artificială. Variabile: grupurile de variabile descriptive asociate cu controlul HbA1c, tensiunea arterială, profilul lipidic, stilul de viață, tratamentele asociate și complicațiile vor fi analizate separat pentru populațiile DM1 și DM2.

Concluzii: Studiul Diabétic @ va genera date epidemiologice asupra persoanelor cu DM1 și DM2 tratate în centre de referință la nivel național. În plus, va permite o mai bună înțelegere a gestionării actuale a diabetului, utilizând o abordare prin care informațiile conținute în înregistrările electronice pot fi extrase și poate fi analizat un volum mare de date.