La dott.ssa Mercedes Briones, ricercatrice ed educatrice associata alla Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondazione Universitaria Iberoamericana, FUNIBER), partecipa a uno studio che presenta un nuovo sistema «DiabSense» per la prognosi precoce del diabete di tipo 2.
Il diabete di tipo 2, noto anche come diabete mellito non insulino-dipendente (NIDDM), rappresenta una delle maggiori crisi sanitarie del XXI secolo. Con oltre 500 milioni di persone colpite nel 2021, si prevede che raggiungerà il 12,2% della popolazione mondiale entro il 2045. La NIDDM rappresenta oltre il 90% dei casi di diabete a livello globale. Questa malattia cronica, caratterizzata da elevati livelli di zucchero nel sangue, può portare a gravi complicazioni come la cecità se non viene trattata adeguatamente. È allarmante che circa il 45% dei pazienti diabetici viva senza una diagnosi, ritardando il trattamento e aggravando le complicazioni.
In risposta a questa crescente minaccia, questo studio ha sviluppato un sistema innovativo chiamato DiabSense, un sistema che utilizza la tecnologia di riconoscimento dell’attività umana basata su smartphone e l’analisi grafica delle reti neurali della retinopatia diabetica. DiabSense combina entrambe le reti neurali grafiche: la Graph Attention Network (GAT) per il riconoscimento delle attività umane e la Convolutional Graph Network (CGN) per l’analisi della retinopatia diabetica. Il sistema utilizza un’ampia gamma di 23 attività umane che assomigliano ai sintomi del diabete. Inoltre, analizza le immagini della retina dei pazienti per rilevare la presenza di retinopatia diabetica, una complicazione comune del diabete.
Il sistema è stato testato su quattro soggetti sperimentali, generando segnalazioni di retinopatia diabetica e valutando le attività quotidiane per un periodo di 30 giorni. Il GAT ha raggiunto un’accuratezza del 98,32% nel rilevare le attività umane dai dati dei sensori, superando altri modelli all’avanguardia. Il CGN ha ottenuto un’accuratezza dell’84,48% nell’analisi delle immagini retiniche per la segnalazione della retinopatia diabetica.
Una volta ottenuti i risultati delle due reti neurali grafiche, le attività quotidiane dei pazienti diabetici sono state confrontate con quelle dei soggetti sperimentali. In questo modo è stato possibile identificare i fattori di rischio e consigliare una diagnosi precoce, anche in assenza di sintomi evidenti. I risultati ottenuti con DiabSense sono stati confrontati con i referti diagnostici clinici di routine che utilizzano il test A1C, confermando l’accuratezza del sistema nella diagnosi precoce del diabete.
Lo sviluppo di questo sistema segna una pietra miliare nell’uso della tecnologia per affrontare problemi di salute globale come il diabete. La combinazione di entrambe le reti neurali grafiche consente di identificare la malattia nelle sue fasi iniziali. Grazie alla sua precisione ed efficienza, ha il potenziale per migliorare la vita di milioni di persone in tutto il mondo, garantendo un trattamento precoce.
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