MADRID, 27 (EUROPA PRESS)

aplicație

Cercetătorii au dezvoltat un algoritm personalizat care prezice impactul anumitor alimente asupra nivelului de zahăr din sânge al unei persoane, potrivit unui nou studiu publicat în PLOS Computational Biology. Algoritmul a fost integrat într-o aplicație, „Glucoracle”, care va permite persoanelor cu diabet zaharat de tip 2 să mențină un control mai strict al nivelului de glucoză, cheie pentru prevenirea sau controlul principalelor complicații ale unei boli care afectează 8% dintre americani.

Medicamentele sunt adesea prescrise pentru a ajuta pacienții cu diabet zaharat de tip 2 să își controleze nivelul zahărului din sânge, dar exercițiile fizice și dieta joacă, de asemenea, un rol. „Deși știm efectul general al diferitelor tipuri de alimente asupra glicemiei, efectele detaliate pot varia foarte mult de la o persoană la alta și pentru aceeași persoană de-a lungul timpului”, spune David Albers, asociat de cercetare, în Biomedical Informatics la Columbia University Medical Center (CUMC), în Statele Unite.

"Chiar și cu îndrumări de specialitate, este dificil pentru oameni să înțeleagă adevăratul impact al alegerilor lor dietetice", notează acest expert.--. Algoritmul nostru, încorporat într-o aplicație ușor de utilizat, prezice consecințele consumului unei diete specifice înainte de a mânca, permițând oamenilor să ia decizii nutriționale mai bune în timpul mesei ".

Algoritmul folosește o tehnică numită asimilare a datelor, în care un model matematic al răspunsului unei persoane la glucoză este actualizat în mod regulat cu date observaționale - măsurători ale zahărului din sânge și informații nutriționale - pentru a îmbunătăți predicțiile modelului., Explică George Hripcsak, profesor și catedra de biomedicină Informatică la CUMC. Asimilarea datelor este utilizată într-o varietate de aplicații, în special în prognoza meteo.

„Asimilatorul de date este actualizat continuu cu consumul de alimente și măsurătorile de glucoză din sânge ale utilizatorului, personalizând modelul pentru acea persoană”, detaliază Lena Mamykina, profesor asistent de informatică biomedicală la CUMC, a cărui echipă a proiectat și dezvoltat aplicația „Glucoracle”.

„Glucoracle” permite utilizatorului să încarce în aplicație măsurători ale sângelui degetelor și o fotografie a unui anumit aliment, împreună cu o estimare aproximativă a conținutului nutrițional al acestuia.. Această estimare oferă utilizatorului o predicție imediată a nivelului de zahăr din sânge după mese.

Estimarea și previziunea sunt ajustate pentru precizie, iar aplicația începe să genereze predicții după ce a fost utilizată timp de o săptămână, permițând asimilatorului de date să afle cum reacționează utilizatorul la diferite alimente.

TREBUIE SĂ FIE ÎNTUN

Cercetătorii au testat inițial asimilatorul de date pe cinci persoane folosind aplicația., inclusiv trei cu diabet de tip 2 și două fără boală. Predicțiile aplicației în comparație cu măsurătorile glicemiei post-masă și predicțiile de la formatori de diabet certificate.

Pentru cei doi indivizi non-diabetici, predicțiile aplicației au fost comparabile cu măsurătorile reale ale glucozei. Pentru cei trei subiecți cu diabet, predicțiile aplicației au fost puțin mai exacte, posibil datorită fluctuațiilor fiziologiei pacienților cu diabet zaharat sau erorii parametrilor, dar au fost încă comparabile cu predicțiile educatorilor de diabet.

„Există cu siguranță loc de îmbunătățire", recunoaște Albers. „Această evaluare a fost concepută pentru a arăta că este posibil, folosind date de rutină de auto-monitorizare, să se genereze prognoze de glucoză în timp real pe care oamenii le-ar putea folosi pentru a lua decizii nutriționale mai bune. Avem a fost capabil să facă un aspect al autogestionării diabetului mai ușor de gestionat, care a fost aproape imposibil pentru persoanele cu diabet de tip 2. ".

Albers subliniază că sarcina sa acum este să îmbunătățească aplicația. Încurajată de aceste rezultate timpurii, echipa de cercetare se pregătește să efectueze un studiu clinic mai amplu și estimează că aplicația ar putea fi gata de utilizare pe scară largă în termen de doi ani.