{"id":13781,"date":"2017-03-21T22:36:14","date_gmt":"2017-03-22T01:36:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/?p=13781"},"modified":"2017-03-21T22:36:14","modified_gmt":"2017-03-22T01:36:14","slug":"algoritmo-desenvolvido-por-matematico-trata-da-diabetes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/index.php\/2017\/03\/21\/algoritmo-desenvolvido-por-matematico-trata-da-diabetes\/","title":{"rendered":"Algoritmo desenvolvido por matem\u00e1tico trata da diabetes"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

Quando as pessoas me perguntam por que eu, um matem\u00e1tico aplicado, estudo diabetes, eu lhes digo que estou motivado por raz\u00f5es cient\u00edficas e humanas.<\/p>\n

O diabetes tipo 2 corre na minha fam\u00edlia. Meu av\u00f4 morreu de complica\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 doen\u00e7a. Minha m\u00e3e foi diagnosticada com a doen\u00e7a quando eu tinha 10 anos de idade, e minha tia Zacharoula sofreu com isso. Eu mesmo sou pr\u00e9-diab\u00e9tico.<\/p>\n

Como um adolescente, eu me lembro de ser atingido pelo fato de que minha m\u00e3e e sua irm\u00e3 receberem tratamentos diferentes de seus respectivos m\u00e9dicos. Minha m\u00e3e nunca tomou insulina, um horm\u00f4nio que regula os n\u00edveis de a\u00e7\u00facar no sangue<\/a>; Em vez disso, ela comeu uma dieta limitada e tomou outras drogas orais. A tia Zacharoula, por outro lado, tomava v\u00e1rias inje\u00e7\u00f5es de insulina por dia.<\/p>\n

Embora tivessem a mesma heran\u00e7a, o mesmo DNA parental e a mesma doen\u00e7a, suas trajet\u00f3rias m\u00e9dicas divergiram. Minha m\u00e3e morreu em 2009 com a idade de 75 e minha tia morreu no mesmo ano na idade de 78, mas ao longo de sua vida tratada com muitos efeitos colaterais mais graves.<\/p>\n

Quando foram diagnosticados na d\u00e9cada de 1970, n\u00e3o havia dados para mostrar qual medicamento era mais eficaz para uma determinada popula\u00e7\u00e3o de pacientes.<\/p>\n

Hoje, 29 milh\u00f5es de americanos<\/a> vivem com diabetes. E agora, em uma era emergente de medicina de precis\u00e3o, as coisas s\u00e3o diferentes.<\/p>\n

O aumento do acesso a informa\u00e7\u00e3o estat\u00edstica gen\u00f4mica e a crescente utiliza\u00e7\u00e3o de registros m\u00e9dicos eletr\u00f4nicos, combinados com novos m\u00e9todos de aprendizado mec\u00e2nico, permitem aos pesquisadores processar grandes quantidades de dados. Isso est\u00e1 acelerando os esfor\u00e7os para compreender as diferen\u00e7as gen\u00e9ticas dentro de doen\u00e7as – incluindo diabetes – e desenvolver tratamentos para elas. O cientista em mim sente um poderoso desejo de participar.<\/p>\n

Usando “Big Data”\u00a0para otimizar o tratamento<\/h2>\n

Meus alunos e eu desenvolvemos um algoritmo baseado em dados para o gerenciamento<\/a> personalizado do diabetes que acreditamos ter o potencial de melhorar a sa\u00fade dos milh\u00f5es de americanos que vivem com a doen\u00e7a.<\/p>\n

Funciona assim: O algoritmo<\/a>\u00a0seleciona os pacientes e dados de drogas, encontra o que \u00e9 mais relevante para um determinado paciente com base em sua hist\u00f3ria m\u00e9dica e, em seguida, faz uma recomenda\u00e7\u00e3o sobre se outro tratamento<\/a> ou medicamento<\/a> seria mais eficaz. A per\u00edcia humana fornece uma terceira pe\u00e7a cr\u00edtica do quebra-cabe\u00e7a.<\/p>\n

Afinal, s\u00e3o os m\u00e9dicos que t\u00eam a educa\u00e7\u00e3o, habilidades e relacionamentos com os pacientes que fazem julgamentos informados sobre cursos potenciais de tratamento.<\/p>\n

Realizamos nossa pesquisa atrav\u00e9s de uma parceria com o Boston Medical Center, o maior hospital de rede de seguran\u00e7a da Nova Inglaterra, que presta assist\u00eancia a pessoas de baixa renda e pessoas sem seguro m\u00e9dico. E usamos um conjunto de dados que envolveu os registros m\u00e9dicos eletr\u00f4nicos<\/a> de 1999 a 2014 de cerca de 11.000 pacientes que eram an\u00f4nimos para n\u00f3s.<\/p>\n

Esses pacientes tinham tr\u00eas ou mais testes de n\u00edvel de glicose registrados, uma prescri\u00e7\u00e3o de pelo menos uma droga de regula\u00e7\u00e3o da glicemia e nenhum diagn\u00f3stico registrado de diabetes tipo 1, que geralmente come\u00e7a na inf\u00e2ncia<\/a>. Tamb\u00e9m tivemos acesso aos dados demogr\u00e1ficos de cada paciente, bem como sua altura, peso, \u00edndice de massa corporal e hist\u00f3rico de medicamentos receitados.<\/p>\n

Em seguida, desenvolvemos um algoritmo para marcar precisamente quando cada linha de terapia terminou e come\u00e7ou a\u00a0pr\u00f3xima, de acordo com quando a combina\u00e7\u00e3o de medicamentos prescritos para os pacientes foram alterados nos dados de registro m\u00e9dico eletr\u00f4nico. Em suma, o algoritmo considerou 13 poss\u00edveis regimes de drogas.<\/p>\n

Para cada paciente, o algoritmo processou o menu de op\u00e7\u00f5es de tratamento dispon\u00edveis. Isso incluiu o tratamento atual do paciente, bem como o tratamento de seus 30 “vizinhos mais pr\u00f3ximos” em termos da similaridade de sua hist\u00f3ria demogr\u00e1fica e m\u00e9dica para prever os efeitos potenciais de cada regime de droga. O algoritmo assumiu que o paciente herdaria o resultado m\u00e9dio de seus vizinhos mais pr\u00f3ximos.<\/p>\n

Se o algoritmo detectou um potencial substancial de melhoria, ofereceu uma mudan\u00e7a no tratamento; Se n\u00e3o, o algoritmo sugeriu que o paciente permane\u00e7a em seu regime existente. Em dois ter\u00e7os da amostra de pacientes, o algoritmo n\u00e3o prop\u00f4s uma altera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os pacientes que receberam tratamentos novos, como resultado do algoritmo viram\u00a0resultados dram\u00e1ticos<\/a>. Quando a sugest\u00e3o do sistema era diferente do padr\u00e3o do cuidado, uma mudan\u00e7a ben\u00e9fica m\u00e9dia<\/a> na hemoglobina de 0.44 por cento em cada visita do doutor foi observada, comparada aos dados hist\u00f3ricos. Trata-se de uma melhora significativa e material.<\/p>\n

Com base no sucesso do nosso estudo, estamos organizando um estudo cl\u00ednico com o Massachusetts General Hospital. Acreditamos que nosso algoritmo poderia ser aplic\u00e1vel a outras doen\u00e7as, incluindo c\u00e2ncer, Alzheimer e doen\u00e7as cardiovasculares.<\/p>\n

\u00c9 profissional e pessoalmente gratificante trabalhar em um projeto inovador como este. Atrav\u00e9s da leitura da hist\u00f3ria m\u00e9dica<\/a>\u00a0de uma pessoa , somos capazes de adequar tratamentos espec\u00edficos a determinados pacientes<\/a> e proporcionar-lhes estrat\u00e9gias terap\u00eauticas e preventivas mais eficazes. Nosso objetivo \u00e9 dar a todos a maior oportunidade poss\u00edvel para uma vida mais saud\u00e1vel.<\/p>\n

Melhor de tudo, eu sei que minha m\u00e3e ficaria orgulhosa.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Explorar ainda mais: <\/b>Algoritmo baseado em dados gera melhorias not\u00e1veis \u200b\u200bno HbA1c<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

https:\/\/medicalxpress.com\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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