Utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático (machine learning, ML), investigadores en China pudieron predecir con precisión la incidencia de diabetes mellitus gestacional (DMG) entre las mujeres embarazadas durante su primer trimestre. Los hallazgos del estudio se publicaron en The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.
La diabetes mellitus gestacional afecta hasta al 15% de las mujeres embarazadas en todo el mundo, y la evidencia actual sugiere que la exposición de embriones o fetos a un ambiente hiperglucémico en el útero puede provocar problemas de salud crónicos en el futuro. Debido a esto, tanto la Asociación Estadounidense de Diabetes como la Asociación Internacional de Grupos de Estudio de Diabetes y Embarazo (IADPSG) recomiendan diagnosticar la GMD entre las semanas 24 y 28 de embarazo.
Para identificar a las mujeres con alto riesgo de desarrollar DMG en el primer trimestre, los investigadores utilizaron datos de registros de salud electrónicos de un hospital chino y desarrollaron un modelo de regresión logística (LR) de 7 variables clínicamente rentable.
El conjunto de datos de entrenamiento consistió en registros médicos de mujeres que se presentaron en un hospital de la Facultad de Medicina de la Universidad Jiao Tong de Shanghai antes de las 12 semanas de gestación en 2017. Se excluyó a todas las personas con diabetes gestacional previa a la diabetes gestacional. Los datos de registros médicos electrónicos obstétricos de 2018 se recopilaron y sirvieron como grupo de prueba.
El modelo LR de 7 variables tuvo en cuenta la edad, los antecedentes familiares de diabetes en un pariente de primer grado, el embarazo múltiple, los antecedentes previos de DMG, la GPA, la A1c y los triglicéridos.
«Estos hallazgos pueden ayudar a los médicos a identificar a las mujeres con alto riesgo de diabetes al comienzo del embarazo y comenzar antes las intervenciones, como los cambios en la dieta», dijo el autor del estudio, He-Feng Huang, PhD. “La tecnología de inteligencia artificial continuará mejorando con el tiempo y nos ayudará a comprender mejor los factores de riesgo de la diabetes gestacional”.
