intervención de la inteligencia artificial en la diabetes

Trabajo realizado sobre el tema de intervención de la inteligencia artificial en la diabetes de la carrera de enfermería

1. INTERVENCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DIABETES Magister: Félix Valerio Haro INTEGRANTES: *Leyva Ascurra , Edelina * Vilca layme , Mijail * Magno Sarmiento Santa Cruz *Marilyn Yuliana Domínguez Tipula *Canales Izaguirre Kiara LINK : https://www.revistadiabetes.org/wp-content/uploads/Intervencion-de-la-inteligencia-artificial-en-la-Diabetes.pdf

2. Observación La inteligencia artificial (IA) está transformando la atención médica en diabetes, sobre todo en la tipo 2. Su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos , personalizar tratamientos y predecir complicaciones la convierte en una herramienta poderosa para pacientes y profesionales . Ejemplos: *Los monitores continuos de glucosa (MCG) usan IA para detectar patrones y avisar al paciente antes de una hipoglucemia * Chatbots como Florence recuerdan al paciente tomar su medicación y controlarse la glucosa.

3. Problema La IA permite crear planes de tratamiento que se adaptan a las necesidades específicas de cada paciente : como los niveles de glucosa , calidad física y la dieta Ejemplos : Los pacientes a menudo olvidan medir su glucosa o no saben ajustar su dosis de insulina. Sin el apoyo adecuado, aumentan los riesgos de hiperglucemia o hipoglucemia

4. La inteligencia artificial puede transformar el manejo de la diabetes al ofrecer un tratamiento más personalizado , eficiente y accesible , mejorando la calidad de vida de los pacientes y optimizando el trabajo de los profesionales de la salud . Hipótesis Ejemplo : Los algoritmos de IA que ajustan automáticamente la dosis de insulina en función de los datos de glucosa y actividad física pueden reducir errores y optimizar el tratamiento diario.

5. Monitorización en tiempo real: Sensores con IA que detectan patrones y anticipan crisis de hipo / hiperglucemia . Prevención de complicaciones : IA identifica retinopatía diabética mediante imágenes médicas . Optimización de insulina : Algoritmos que ajustan la dosis según glucosa , dieta y actividad , imitando al páncreas . Experimentación

6. La inteligencia artificial en la diabetes no solo es una herramienta tecnológica, sino un apoyo que humaniza la atención médica. Permite prevenir, controlar y mejorar la adherencia al tratamiento sin reemplazar al profesional de salud, sino potenciando su labor y fortaleciendo la relación médico–paciente. Su uso representa una oportunidad para lograr una medicina más accesible, equitativa y centrada en la calidad de vida de las personas. Conclusiones

7. 1. Mayer MA. Inteligencia artificial en atención primaria: un escenario de oportunidades y desafíos [Artificial intelligence in primary care: A scenario of opportunities and challenges]. Aten Primaria. 2023 Nov;55(11):102744 2. Zhouyu G, Huating L, Ruhan L, Chun C, Yuexing L, Jiajia L, et al. Artificial intelligence in diabetes management: Advancements, opportunities, and challenges. Cell Rep Med. 2023;4(10):101213. 3. Choi BG, Rha SW, Kim SW, Kang JH, Park JY, Noh YK, et al. Machine learning for the prediction of new-onset diabetes mellitus during 5-year follow-up in non-diabetic patients. Korean Circ J. 2019;49(6):566-73. 4. Ravaut M, Haralambiev L, Varakina Y, Sanejouand R, El Kanfoud D, Merle C, et al. Development and validation of a machine learning model to predict type 2 diabetes risk using non-traditional risk factors. PLoS One. 2019;14(9) 5. Zhang X, Thibault V, Perrot A, Bourdon-Lacombe J, Aubert CE, Claris O Referencias

8. GRACIAS