O modelo AI de Nit Rourkela aprimora a previsão de glicose para gerenciamento de diabetes, ET Healthworld
Rourkela: uma equipe de pesquisa do Instituto Nacional de Tecnologia (NIT) Rourkela, liderado pelo Prof. Mirza Khalid Baig do Departamento de Biotecnologia e Engenharia Médica, desenvolveu um modelo orientado a IA destinado a melhorar as previsões do nível de açúcar no sangue para indivíduos com diabetes com diabetes .
O estudo, co-autor do Prof. Baig e pesquisador Deepjyoti Kalita, foi publicado no IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
O diabetes continua sendo um desafio significativo na saúde na Índia, com casos projetados para atingir 124,9 milhões em 2045. O gerenciamento eficaz requer monitoramento regular dos níveis de glicose no sangue para evitar complicações relacionadas à hiperglicemia (alto açúcar no sangue) e hipoglicemia (baixo teor de açúcar no sangue). No entanto, desafios como acesso limitado a especialistas, questões de adesão a medicamentos e disparidades de saúde dificultam o monitoramento consistente da glicose.
A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão sendo cada vez mais explorados para melhorar o gerenciamento do diabetes. Embora os modelos preditivos existentes forneçam informações sobre as flutuações de glicose, eles geralmente funcionam como “caixas pretas”, dificultando os prestadores de serviços de saúde para interpretar suas previsões. Muitos métodos tradicionais de previsão também lutam com tendências de longo prazo e exigem ajustes manuais frequentes.
Os pesquisadores do NIT Rourkela se concentraram em melhorar a previsão de glicose usando técnicas de aprendizado profundo. Sua abordagem incorpora um modelo de IA especializado que aprende com as tendências do açúcar no sangue passado e prevê níveis futuros com mais precisão do que os métodos existentes. Diferentemente dos modelos de previsão tradicionais, que geralmente lutam com tendências de longo prazo e requerem ajustes manuais, esse modelo processa dados de glicose automaticamente, identifica padrões-chave e fornece previsões precisas.
Falando sobre a singularidade desta pesquisa, o Prof. Mirza Khalid Baig, Professor Assistente de Biotecnologia e Engenharia Médica, NIT Rourkela, disse,
“De acordo com os resultados do estudo ICMR-INDIAB divulgado em 2023, a prevalência geral de diabetes em nosso país é de 11,4%, enquanto os pré-diabetes afetam 15,3%da população. Portanto, é crucial desenvolver novas soluções para resolver esse problema Nossa inovação central está no uso de camadas de atenção de várias cabeças em uma rede de expansão de base neural, permitindo que o modelo se concentre nos pontos de dados mais relevantes e ignorando desnecessários ruído. “O modelo desenvolvido por NIT Rourkela superou as técnicas de previsão existentes, fornecendo previsões mais confiáveis de açúcar no sangue. Como prioriza as informações importantes nas tendências de açúcar no sangue, permite previsões que se alinham aos padrões exclusivos de glicose de um indivíduo.
Como resultado, o modelo oferece maior precisão, o que é crucial para fazer ajustes oportunos e personalizados em doses, refeições e atividade física de insulina. Além disso, o modelo é otimizado para funcionar com eficiência em smartphones e bombas de insulina, tornando -o mais acessível para o gerenciamento diário de diabetes.
Pesquisas futuras se concentrarão em ensaios clínicos em colaboração com diabetologistas seniores em Odisha, incluindo o Dr. Jayanta Kumar Panda e sua equipe, para avaliar a eficácia do modelo em ambientes do mundo real. O projeto recebeu apoio do Departamento de Ciência e Tecnologia (DST), do Departamento de Biotecnologia (DBT) e do NIT Rourkela.
