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Regresión logística supera a inteligencia artificial en detección temprana de diabetes gestacional

Estudio revela que modelos tradicionales superan a inteligencia artificial en detección temprana de diabetes gestacional

Un estudio reciente publicado en International Journal of General Medicine ha desafiado las expectativas sobre el uso de inteligencia artificial en medicina. La investigación, dirigida por Hongyan Ni del PingHu Maternal and Child Health Hospital en China, comparó métodos tradicionales con seis modelos avanzados de machine learning para predecir diabetes gestacional (GDM) en el primer trimestre de embarazo.

La diabetes gestacional afecta aproximadamente al 14% de los embarazos a nivel global según la Organización Mundial de la Salud, y puede causar complicaciones como parto prematuro, preeclampsia y mayor riesgo de diabetes tipo 2 posteriormente. "Identificar a las mujeres en riesgo desde el primer trimestre permitiría intervenciones tempranas", explica Ni en el estudio.

Metodología y participantes

El equipo analizó datos de 956 embarazadas de diez hospitales en Pinghu City durante 2023. Utilizando técnicas estadísticas como curvas ROC y análisis de decisión clínica (DCA), evaluaron ocho modelos predictivos diferentes. Los investigadores incluyeron variables como edad materna, índice de masa corporal, antecedentes familiares de diabetes y marcadores bioquímicos tempranos.

Jinli Miao, coautora del estudio del Yangtze Delta Region Institution of Tsinghua University (top-100 mundial en investigación), detalla: "Aplicamos algoritmos como Random Forest y XGBoost, pero el modelo de regresión logística tradicional mostró mejor equilibrio entre sensibilidad y especificidad".

Resultados sorprendentes

Contrario a lo esperado, el modelo tradicional alcanzó un área bajo la curva (AUC) de 0.787, superando a todos los algoritmos de IA probados. La regresión logística también demostró mejor calibración según pruebas Hosmer-Lemeshow y mayor utilidad clínica en el análisis DCA.

Chen Jian, especialista en medicina interna del PingHu Hospital, comenta: "En contextos con datos limitados como el primer trimestre, los modelos más simples pueden capturar mejor las relaciones lineales entre variables clínicas conocidas". Este hallazgo coincide con investigaciones recientes sobre factores de riesgo en pacientes críticos.

Implicaciones clínicas

El estudio sugiere que centros sin infraestructura para IA podrían implementar herramientas efectivas usando métodos estadísticos convencionales. "Nuestros hallazgos son particularmente relevantes para regiones con recursos limitados", señala Ni.

La investigación tiene implicaciones para protocolos de seguimiento temprano, como los descritos en guías sobre nuevos abordajes terapéuticos. Sin embargo, los autores advierten que se necesitan estudios multicéntricos para validar los resultados.

Limitaciones y futuro

El trabajo presenta limitaciones como su diseño retrospectivo y muestra exclusivamente china. Los investigadores plantean que la IA podría mostrar ventajas al incorporar datos más complejos como imágenes o genómica, áreas exploradas en estudios sobre avances en investigación médica.

El equipo continúa investigando cómo combinar ambos enfoques. "No descartamos que machine learning pueda superar a métodos tradicionales al integrar nuevas fuentes de datos", concluye Miao.

Fuente principal: Estudio completo en International Journal of General Medicine


Resumen: Estudio en 956 embarazadas muestra que modelos tradicionales predicen diabetes gestacional con 78.7% de precisión, superando a 6 algoritmos de IA.

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