Cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar a prevenir complicaciones de la diabetes tipo II en atención primaria

Abstract

Este trabajo presenta una revisión sistemática sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para prevenir complicaciones en pacientes con diabetes tipo 2 en la atención primaria. La diabetes tipo 2 es una enfermedad crónica que, si no se maneja adecuadamente, puede conducir a complicaciones graves, como enfermedades cardiovasculares, neuropatía, nefropatía, y retinopatía. La atención primaria juega un papel crucial en el manejo temprano y continuo de la diabetes para prevenir estas complicaciones. La revisión se centrará en identificar, analizar y sintetizar estudios que han implementado técnicas de IA utilizando el método PRISMA, como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y los sistemas de apoyo a la decisión clínica, en entornos de atención primaria. Se examinará cómo estas tecnologías pueden ayudar en la predicción de riesgos, la personalización de tratamientos, el monitoreo continuo y la intervención temprana. Además de la revisión de diferentes artículos relacionados, se propone y discute una posible oportunidad de investigación futura. El objetivo es proporcionar una visión integral del estado actual de la IA en la prevención de complicaciones diabéticas, destacando tanto los avances como las limitaciones existentes. Se espera que los hallazgos de esta revisión puedan orientar futuras investigaciones y prácticas clínicas, promoviendo un manejo más efectivo de la diabetes tipo 2 en la atención primaria.

This paper presents a systematic review on the application of artificial intelligence (AI) to prevent complications in patients with type 2 diabetes in primary care. Type 2 diabetes is a chronic disease that, if not properly managed, can lead to serious complications such as cardiovascular disease, neuropathy, nephropathy, and retinopathy. Primary care plays a crucial role in the early and continuous management of diabetes to prevent these complications. The review will focus on identifying, analyzing, and synthesizing studies using the PRISMA protocol, that have implemented AI techniques such as machine learning, natural language processing, and clinical decision support systems in primary care settings. It will examine how these technologies can aid in risk prediction, personalized treatment, continuous monitoring, and early intervention. In addition to reviewing various related articles, a potential future research opportunity is proposed and discussed. The objective is to provide a comprehensive overview of the current state of AI in the prevention of diabetic complications, highlighting both the advances and existing limitations. It is expected that the findings from this review may guide future research and clinical practices, promoting more effective management of type 2 diabetes in primary care.