La IA identifica tres factores que podrían aumentar el riesgo de diabetes tipo 2: soledad, insomnio y mala salud mental

Un modelo de “gemelo digital” desarrollado por investigadores británicos analiza los datos de casi 20.000 personas y apunta al impacto de los factores emocionales, sociales y de estilo de vida en la aparición de la enfermedad

La soledad, los problemas de sueño y una mala salud mental podrían desempeñar un papel mucho más importante de lo que se pensaba en el desarrollo futuro de la diabetes tipo 2. Así lo apunta una investigación que ha utilizado un modelo de inteligencia artificial basado en el concepto de “gemelo digital” para estudiar cómo determinados factores conductuales y psicosociales pueden modificar el riesgo de desarrollar esta enfermedad.

El estudio, liderado por investigadores de la Universidad Anglia Ruskin (ARU) junto con las universidades de Cranfield y Portsmouth e Intelligent Omics Ltd, analizó información de 19.774 adultos del Reino Unido procedentes del Biobanco del Reino Unido, con un seguimiento de hasta 17 años.

A diferencia de otros sistemas de predicción, el modelo se centró en variables relacionadas con el estilo de vida, el comportamiento y el bienestar psicosocial, sin utilizar análisis de sangre ni dispositivos wearables.

Un “gemelo digital” para anticiparse a la diabetes

La tecnología de gemelos digitales permite crear una representación virtual de determinados perfiles de salud y simular qué podría ocurrir ante diferentes cambios en los hábitos o circunstancias de una persona.

En este caso, los investigadores utilizaron inteligencia artificial para analizar la relación entre diferentes factores de la vida cotidiana y el riesgo futuro de desarrollar diabetes tipo 2.

Los resultados del modelo señalan especialmente tres elementos:

• Soledad
• Insomnio y trastornos del sueño
• Problemas relacionados con la salud mental

Según las simulaciones realizadas, cada uno de estos factores se asociaba individualmente con un incremento estimado del riesgo de hasta 35 puntos porcentuales.

Cuando los tres factores aparecían conjuntamente, el modelo estimaba un incremento del 78% en el riesgo absoluto, una asociación que, según los investigadores, podría ser más relevante que analizar únicamente determinados aspectos de la alimentación.

El papel del estrés en la aparición de la enfermedad

Una de las hipótesis planteadas por los investigadores apunta al papel que puede desempeñar el estrés prolongado.

La exposición continuada al estrés puede provocar cambios hormonales y metabólicos, además de favorecer procesos inflamatorios y alterar la manera en la que el organismo regula la glucosa.

El estudio también encontró relaciones entre determinados factores vinculados al estrés y algunos hábitos alimentarios, como un mayor consumo de sal, cereales azucarados y carnes procesadas.

Estos resultados no significan que la soledad, el insomnio o los problemas de salud mental causen por sí mismos diabetes tipo 2, sino que podrían actuar como indicadores relevantes dentro de un conjunto mucho más amplio de factores de riesgo.

La IA podría mejorar la prevención

Uno de los principales intereses de este trabajo reside en la posibilidad de utilizar modelos de inteligencia artificial para identificar antes a las personas con mayor riesgo.

Los sistemas tradicionales de predicción suelen apoyarse en variables como la edad, el índice de masa corporal o la presión arterial. Sin embargo, los investigadores consideran que incorporar información relacionada con el comportamiento, el sueño y el bienestar emocional podría ofrecer una visión más completa.

La profesora Barbara Pierscionek, de la Universidad Anglia Ruskin, señala que los modelos actuales pueden simplificar en exceso una enfermedad tan compleja como la diabetes tipo 2 al dejar fuera factores conductuales y emocionales que interactúan entre sí.

Una herramienta especialmente interesante para la prevención

Otra de las ventajas potenciales del modelo es que no depende necesariamente de dispositivos wearables ni de sistemas de monitorización continua.

Esto podría facilitar su aplicación en determinados entornos sanitarios y en comunidades con menor acceso a tecnologías avanzadas.

Los investigadores consideran que los gemelos digitales podrían contribuir en el futuro a diseñar estrategias preventivas más personalizadas, identificando diferentes perfiles de riesgo y simulando cómo determinados cambios en el estilo de vida podrían modificar su evolución.

La importancia de los factores sociales y emocionales

La investigación pone sobre la mesa una cuestión cada vez más relevante: la salud metabólica no depende únicamente de la alimentación o del ejercicio.

El sueño, las relaciones sociales y el bienestar psicológico también pueden formar parte del conjunto de factores que condicionan la salud a largo plazo.

La doctora Mahreen Kiran, autora principal del estudio, destaca precisamente la necesidad de incorporar estas variables a los modelos de predicción de riesgo, ya que pueden proporcionar señales relevantes sobre la evolución futura de determinadas enfermedades.

Un nuevo escenario para la medicina preventiva

La diabetes tipo 2 afecta a cientos de millones de personas en todo el mundo y constituye uno de los grandes retos de salud pública.

En este contexto, la combinación de inteligencia artificial, análisis de datos y modelos de gemelos digitales abre una nueva vía para pasar de una medicina centrada principalmente en tratar la enfermedad a otra más orientada a anticiparse al riesgo y prevenirlo.

Aunque los resultados son prometedores y requieren seguir siendo validados, el estudio plantea una idea especialmente relevante: para predecir el riesgo de diabetes quizá no sea suficiente con conocer lo que una persona come o cuánto pesa; también puede ser necesario saber cómo duerme, cómo se siente y cómo se relaciona con su entorno.