ENDO 2022 — Diabetes de tipo 1: la tecnología es la salvación

Avances tecnológicos a lo largo de los años

“Hasta que encontremos una cura para la diabetes de tipo 1, nuestra mejor opción es utilizar los recursos tecnológicos más avanzados para la atención de la diabetes”, afirma el Dr. Phillip.

La insulina se introdujo en la práctica clínica en 1922 y hemos avanzado mucho desde entonces. El panorama de las insulinas en el futuro y en la investigación incluye insulinas basales de gran duración e insulinas de gran velocidad, así como “insulinas inteligentes” que liberan insulina en función del nivel de glucemia.Además se están realizando varios intentos en el campo de la tecnología para desarrollar vías no invasivas para la administración de insulina, incluidas la vía oral, nasal, transdérmica o por inhalación.

Las plumas de insulina han evolucionado a lo largo de los años, pasando de sencillos dispositivos de administración de insulina a dispositivos que ya pueden recopilar y transmitir datos a teléfonos móviles y plataformas en la nube.

“La invención más importante de los últimos 17 años ha sido la introducción de la medición continua de la glucosa en la atención de los pacientes con diabetes de tipo 1”, comenta el Dr. Phillip. La denomina el “punto arquimédico de la tecnología de la diabetes” que sigue sirviendo como base para recursos tecnológicos más avanzadas.

En 2005 se llevó a cabo el primer ensayo prospectivo aleatorizado y controlado (GuardControl) para investigar la utilidad de la medición continua de la glucosa en tiempo real. Aunque no se cumplieron los objetivos de reducción de la glucohemoglobina, el ensayo mostró al mundo la potencia de la medición continua de la glucosa.

En 2017 se alcanzó un consenso internacional para ir más allá de la glucohemoglobina y utilizar los parámetros de medición continua de la glucosa para mejorar la atención de la diabetes. En 2019, otro consenso internacional definió los objetivos de “tiempo en normoglucemia” para la medición continua de la glucosa.

Según el Dr. Phillip, la medición continua de la glucosa es un componente importante de una “sesión clínica digital y virtual de atención de la diabetes”. Hace muy poco, un grupo internacional de expertos también exploró la posibilidad de desarrollar parámetros de medición continua de la glucosa para los ensayos clínicos.

Los avances tecnológicos también han aumentado la carga para pacientes y médicos. Un paciente con diabetes de tipo 1 asume la carga de tomar varias decisiones sobre las actividades cotidianas, las inyecciones de insulina, las mediciones de glucosa y las visitas al médico. Además, los médicos asumen la carga de tener que analizar una gran cantidad de datos de pacientes para ofrecer recomendaciones de tratamiento. El Dr. Philip destaca dos recursos tecnológicos guiados por inteligencia artificial que podrían reducir esta carga, a saber: sistemas de circuito cerrado y sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas.

Reducción de la carga de la diabetes de tipo 1

Un sistema de circuito cerrado incluye un brazo sensor que mide continuamente los niveles de glucemia y envía los datos a un ordenador que indica al brazo de administración cuánta insulina debe inyectar. Los ensayos prospectivos aleatorizados y controlados han mostrado que los sistemas de circuito cerrado reducen la glucohemoglobina y mejoran el tiempo en normoglucemia. Además, varios estudios de la vida real lo han corroborado.

Sin embargo, hasta el momento solo hemos podido crear sistemas de circuito cerrado híbridos que aún requieren que los pacientes se inyecten bolos de insulina de vez en cuando. El Dr. Phillip imagina un sistema de administración de insulina totalmente automatizado en el futuro por medio de la introducción de más sensores que evaluarán el perfil de macronutrientes de los alimentos, la actividad física, la localización y otros parámetros fisiológicos y emocionales.

A pesar del éxito de la medición continua de la glucosa, a muchos pacientes les resulta difícil tomar decisiones por sí mismos. Esto justifica el uso de un sistema sólido de apoyo a la toma de decisiones clínicas, que “proporcione a médicos, personal, pacientes y otras personas, datos e información específica de la persona, filtrados de forma inteligente para mejorar la salud y la atención sanitaria”.

El procedimiento de trabajo de un sistema típico de apoyo a la toma de decisiones clínicas guiado por inteligencia artificial es el siguiente: los datos de diversas fuentes activas y pasivas, como la medición continua de la glucosa, el autocontrol de la glucemia, las plumas de insulina y las bombas de insulina, se añaden y se envían a la nube, donde se integran. A continuación, el médico recibe recomendaciones específicas e individualizadas desde la nube. Una vez aprobadas por el médico, las recomendaciones se transmiten al teléfono móvil del paciente.

El Dr. Phillip destaca algunas de las ventajas de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, como:

• Disminución de la variabilidad en la calidad de la atención entre profesionales sanitarios y consultorios.
• Más tiempo con los pacientes para hablar sobre problemas de conducta y otros temas.
• Facilitación del ajuste oportuno y más frecuente de la insulina/del fármaco.
• Reducción de la inercia terapéutica.
• Atención personalizada.
• Facilidad para iniciar nuevos recursos tecnológicos.
• Prevención de las interacciones farmacológicas.
• Capacidad para adaptar los análisis de sangre y la obtención de imágenes.
• Mejora del intercambio de datos entre profesionales sanitarios y pacientes.