Crean una herramienta IA que permite anticipar riesgos metabólicos en niños con obesidad

MURCIA (EP). Varios equipos del Centro de Investigación Biomédica en Red (Ciber) en la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) explicable para predecir el riesgo de alteraciones metabólicas en niños con obesidad.

Este estudio ha sido elaborado por personal investigador liderado por Mercedes Gil-Campos y Concepción Aguilera García del área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición del Ciber (Ciberobn), en el Departamento de Bioquímica y Biología Molecular II, y los institutos de Nutrición y Tecnología de los Alimentos José Mataix, de Investigación Biosanitaria y Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence.

El trabajo, publicado en la revista científica 'Artificial Intelligence in Medicine', destaca por "integrar datos clínicos y epigenéticos para estimar el riesgo de complicaciones metabólicas en los próximos años", según ha informado la UGR en una nota de prensa este viernes.

Los resultados del estudio revelan que los niños con alteraciones metabólicas durante el desarrollo puberal presentan patrones clínicos y epigenéticos diferenciados desde la etapa prepuberal.

La aplicación de este modelo de IA en hospitales podría mejorar, según los expertos de la UGR, la detección temprana de riesgos metabólicos, lo que permitiría "realizar intervenciones farmacológicas o ajustes en el estilo de vida para prevenir enfermedades metabólicas".

Esto no solo ayudaría a reducir las comorbilidades asociadas con la obesidad, sino que también podría disminuir los costes para la sanidad pública, según el equipo investigador.

El desarrollo de este modelo ha sido posible gracias al apoyo financiero del Instituto de Salud Carlos III y del proyecto europeo EprObes, que busca "prevenir la obesidad mediante la identificación temprana de factores de riesgo, el pronóstico y la intervención".

El modelo IA se basa en datos tradicionales, como el Índice de Masa Corporal y los niveles de hormonas (leptina y adiponectina), así como en nuevos marcadores genéticos en genes relevantes.

Una característica destacada del modelo es que se trata de una IA explicable cuyo funcionamiento puede interpretarse por los profesionales sanitarios. "Esta combinación de datos permite no solo la predicción precisa de riesgos, sino también una mayor comprensión de cómo el modelo procesa las variables, lo que posibilita su aplicación en entornos clínicos de forma más efectiva", ha explicado Álvaro Torres, investigador del Ciberobn.

Este proyecto se ha llevado a cabo en el Parque Tecnológico de la Salud de Granada y ha contado con la colaboración de grupos clínicos de otros centros de Galicia y de Aragón, que han facilitado el reclutamiento de los niños participantes. La investigación ha sido posible gracias a la financiación del Fondo de Investigación Sanitaria