Homem pré-diabético cria algoritmo para ajudar a tratar diabetes

Diabetes tipo 2 ocorre na família de Dimistris. O seu avô morreu de complicações relacionadas à doença, a sua mãe foi diagnosticada com a doença quando ele tinha 10 anos e a sua tia Zacharoula também sofreu com ela.

“Quando eles foram diagnosticados na década de 1970, não havia dados para mostrar qual medicamento era mais eficaz para uma população específica de doentes. Hoje, 29 milhões de americanos estão a viver com diabetes. E agora, numa era emergente da medicina de precisão, as coisas são diferentes. O aumento do acesso a informações genómicas e o crescente uso de registos médicos eletrónicos, combinados com novos métodos de aprendizado de máquina, permitem que os investigadores processem grandes quantidades de dados. Isso está a acelerar os esforços para entender as diferenças genéticas nas doenças - incluindo diabetes - e desenvolver tratamentos para elas. O cientista em mim sente um forte desejo de participar”, explicou.

Portanto, o matemático agora está a usar big data para otimizar o tratamento.

“Os meus alunos e eu desenvolvemos um algoritmo baseado em dados para gestão personalizada de diabetes que acreditamos ter o potencial de melhorar a saúde de milhões de americanos que vivem com a doença. Funciona assim: O algoritmo analisa os dados de doentes e medicamentos, encontra o que é mais relevante para um doente em particular com base no seu histórico médico e, em seguida, faz uma recomendação sobre se outro tratamento ou medicamento seria mais eficaz. A experiência humana fornece uma terceira peça crítica do quebra-cabeça. Realizámos a nossa pesquisa por meio de uma parceria com o Boston Medical Center, o maior hospital de rede de segurança da Nova Inglaterra que presta atendimento a pessoas de baixa renda e sem seguro. E usamos um conjunto de dados que envolveu os registos médicos eletrónicos de 1999 a 2014 de cerca de 11.000 doentes que eram anónimos para nós. Em seguida, desenvolvemos um algoritmo para marcar com precisão quando cada linha de terapia terminou e a seguinte começou, de acordo com quando a combinação de medicamentos prescritos aos doentes mudou nos dados do prontuário eletrónico. Ao todo, o algoritmo considerou 13 possíveis esquemas de drogas. Para cada doente, o algoritmo processou o menu de opções de tratamento disponíveis. Isso incluiu o tratamento atual do doente, bem como o tratamento dos seus 30 "vizinhos mais próximos" em termos da semelhança do seu histórico demográfico e médico para prever possíveis efeitos de cada regime medicamentoso. O algoritmo assumiu que o doente herdaria o resultado médio de seus vizinhos mais próximos”, descreveu o cientista.

Dimitris acredita que o algoritmo pode ser aplicável a outras doenças, incluindo cancro, doença de Alzheimer e doença cardiovascular.

Adaptado de: https://bit.ly/33A1O8s