Modelo predictivo para la detección temprana de diabetes tipo II basado en registros electrónicos de salud

Resumen

La diabetes mellitus tipo II es una enfermedad crónica que representa una de las principales causas de morbilidad y mortalidad a nivel mundial, con un incremento sostenido en su prevalencia debido a factores genéticos, ambientales y de estilo de vida. Ante esta problemática, el presente estudio desarrolla un modelo predictivo orientado a la detección temprana de esta patología, a partir del análisis de registros electrónicos de salud (EHR), los cuales contienen información clínica relevante de los pacientes recopilada en entornos hospitalarios y centros de atención primaria.

El modelo se fundamenta en técnicas de aprendizaje automático (machine learning), con énfasis en algoritmos supervisados como regresión logística, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión, random forest y redes neuronales artificiales. El conjunto de datos utilizado fue sometido a un riguroso proceso de limpieza, transformación y selección de características, garantizando la calidad de los datos antes del entrenamiento del modelo. Se consideraron variables clínicas y demográficas como la edad, género, índice de masa corporal (IMC), niveles de glucosa en ayunas, presión arterial, historial familiar de diabetes, perfil lipídico, entre otras.

Los resultados del estudio evidencian que el modelo desarrollado logra una alta capacidad predictiva, con métricas destacadas en precisión, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva ROC. Estas métricas permiten validar la utilidad del sistema como herramienta de apoyo para la toma de decisiones médicas, facilitando la identificación de pacientes en riesgo incluso antes de la aparición de síntomas evidentes.

Este enfoque predictivo representa un avance significativo en el contexto de la medicina personalizada y preventiva, permitiendo intervenciones tempranas, cambios en el estilo de vida y tratamientos preventivos que pueden reducir significativamente la progresión de la enfermedad. Asimismo, se destaca la relevancia de los registros electrónicos de salud como fuente de información estructurada y no estructurada que, adecuadamente procesada, puede alimentar sistemas inteligentes de diagnóstico.

El estudio concluye que la integración de modelos de inteligencia artificial en el sistema sanitario puede contribuir a una atención más eficiente, personalizada y proactiva, optimizando recursos, reduciendo costos asociados al tratamiento de enfermedades crónicas, y mejorando la calidad de vida de los pacientes. Además, plantea como líneas futuras la incorporación de nuevas fuentes de datos, como dispositivos wearables, y la validación del modelo en entornos clínicos reales.