XXI Jornadas del Comité de Graduados de la Sociedad Argentina de Diabetes. Inteligencia artificial y nuevas tecnologías: transformación del ecosistema digital en la atención del paciente con diabetes

Resumen

Introducción: los modelos tradicionales para atender pacientes con diabetes mellitus (DM) muestran limitaciones estructurales frente al crecimiento sostenido de la demanda asistencial. La inteligencia artificial (IA) aparece aquí como una herramienta con capacidad transformadora real. Puede procesar grandes cantidades de datos clínicos, reconocer patrones que escapan del análisis convencional y sugerir recomendaciones personalizadas, abriendo posibilidades concretas para mejorar tanto los resultados en los pacientes como la eficiencia del sistema de salud.

Materiales y métodos: se realizó una búsqueda bibliográfica de tipo descriptiva, centrada en guías de práctica clínica, metaanálisis, revisiones sistemáticas y ensayos controlados. Se priorizaron las publicaciones de los últimos 5 años, y cuando fue necesario fundamentar conceptos esenciales, se recurrió a fuentes anteriores. El enfoque principal de la búsqueda fue hacia las aplicaciones de la IA y la tecnología que facilitan el trabajo del médico en el manejo diario de la DM.

Resultados: los sistemas de aprendizaje automático y profundo han mejorado el funcionamiento de las bombas de insulina automatizadas, logrando un control metabólico más preciso. La evidencia muestra que la IA contribuye al diagnóstico temprano de la DM1, la DM2 y la DM gestacional; también ayuda a predecir complicaciones crónicas y a personalizar tratamientos. Los monitores continuos de glucosa, las lapiceras inteligentes de insulina, las plataformas de descarga de datos y la telemedicina son herramientas que facilitan la integración de toda esta información para mantener el contacto efectivo con el paciente.

Conclusiones: la IA en el campo de la DM avanza rápidamente. Los profesionales que trabajan en dicho ámbito necesitan mantenerse actualizados, adaptando las recomendaciones a cada caso, educando a los pacientes y promoviendo el acceso equitativo a estas tecnologías. Pero la individualización sigue siendo lo principal: hay que elegir para cada paciente las herramientas más apropiadas y seguras según sus características particulares.