Investigación
Investigadores españoles desarrollan un modelo de IA que permite anticipar riesgos metabólicos en niños con obesidad

El texto se ha copiado correctamente en el portapapeles
Varios equipos del Centro de Investigación Biomédica en Red (Ciber) en la Universidad de Granada (UGR) desarrollaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA) explicable para predecir el riesgo de alteraciones metabólicas en niños con obesidad.
Según informó el Ciber, el trabajo, publicado en la revista ‘Artificial Intelligence in Medicine’, destaca por integrar datos clínicos y epigenéticos para estimar el riesgo de complicaciones metabólicas en los próximos años. Sus resultados revelan que los niños con alteraciones metabólicas durante el desarrollo puberal presentan patrones clínicos y epigenéticos diferenciados desde la etapa prepuberal.
La aplicación de este modelo de IA en hospitales podría mejorar la detección temprana de riesgos metabólicos, lo que permitiría realizar intervenciones farmacológicas o ajustes en el estilo de vida para prevenir enfermedades metabólicas. Esto no solo ayudaría a reducir las comorbilidades asociadas con la obesidad, sino que también podría disminuir los costes para la sanidad pública, según el equipo investigador.
El desarrollo de este modelo fue posible gracias al apoyo financiero del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y del proyecto europeo ‘EprObes’, que busca prevenir la obesidad mediante la identificación temprana de factores de riesgo, el pronóstico y la intervención.
Además, este estudio fue coordinado por personal del área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición del Ciber (Ciberobn) en la UGR, del Instituto de Investigación Biosanitaria (ibs.Granada) y el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI), entre otras instituciones.
MÉTODO INNOVADOR
El modelo IA se basa en datos tradicionales, como el Índice de Masa Corporal y los niveles de hormonas (leptina y adiponectina), así como en nuevos marcadores genéticos en genes relevantes. Una característica destacada del modelo es que se trata de una IA explicable cuyo funcionamiento puede interpretarse por los profesionales sanitarios. Esta combinación de datos permite la “predicción precisa de riesgos” y una ·mayor comprensión” de cómo el modelo procesa las variables, lo que posibilita su “aplicación en entornos clínicos de forma más efectiva”, explicó el investigador del Ciberobn Álvaro Torres.
Este proyecto se llevó a cabo en el Parque Tecnológico de la Salud de Granada y contó con la colaboración de grupos clínicos de otros centros de España, que facilitaron el reclutamiento de los niños participantes. La investigación fue posible gracias a la financiación del Fondo de Investigación Sanitaria (FIS), según concluyó el Ciber.
(SERVIMEDIA)
11 Dic 2024
AGG/gja