Una aplicación de IA desarrollada por la Universidad de Granada permite predecir riesgos metabólicos en niños que padecen obesidad.
Eva Marabotto
Un equipo de científicos de la Universidad de Granada ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) para predecir alteraciones metabólicas en niños con obesidad. El avance combina tecnología con datos clínicos para estimar el riesgo de complicaciones futuras para esos pacientes.
El modelo, pionero en medicina personalizada, utiliza marcadores clásicos como el índice de masa corporal (IMC) y niveles de adipoquinas. Estas últimas son proteínas que produce el tejido adiposo y que circulan por la sangre. Además, la aplicación incluye nuevos biomarcadores epigenéticos en genes como HDAC4, PTPRN2 y EBF1. Esta combinación mejora significativamente la capacidad de predicción del sistema.
Predicción personalizada para mejorar la salud pública
Llevada a los hospitales, esta herramienta podría detectar tempranamente riesgos metabólicos. Esto permitiría tomar decisiones preventivas como cambios en el estilo de vida o en los tratamientos farmacológicos para reducir las complicaciones asociadas.
El modelo trabaja con el supuesto de que los niños con alteraciones metabólicas muestran patrones epigenéticos y clínicos distintos desde la etapa prepúber. Este hallazgo refuerza la importancia de un diagnóstico precoz para combatir las comorbilidades de la obesidad infantil.
Un modelo de IA explicable para la medicina del futuro
El estudio ha sido realizado a partir de la colaboración interdisciplinaria. Participaron instituciones como el Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada y redes científicas nacionales. La financiación provino de proyectos europeos y del Fondo de Investigación Sanitaria.
Publicado en Artificial Intelligence in Medicine, el trabajo subraya la relevancia de identificar a tiempo a los niños con riesgo de alteraciones metabólicas. Esta detección temprana mejora las opciones terapéuticas pero también optimiza los recursos sanitarios.
El link al artículo sobre uso de IA en la detección de alteraciones metabólicas en niños con obesidad, publicado en Artificial Intelligence in Medicine.
