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Pacientes con diabetes podrían saber de antemano si desarrollarán enfermedad renal

Agencia AJN.- Una startup de salud israelí asegura poder predecir qué pacientes de diabetes desarrollarán disfunción renal dentro de un marco de tiempo de un año utilizando soluciones basadas en el aprendizaje automático de inteligencia artificial.

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Agencia AJN.- Medial EarlySign anunció el lunes la conclusión de un estudio de datos clínicos basado en un algoritmo desarrollado por la compañía Kfar Malal que fue capaz de identificar pacientes en riesgo mediante el análisis de registros electrónicos de salud que incluyen resultados de exámenes de laboratorio, datos demográficos, medicamentos y códigos de diagnóstico.

“Al aislar menos del 5 por ciento de la población de 400,000 diabéticos seleccionados entre la base de datos de la compañía de 15 millones de pacientes, el algoritmo pudo identificar al 45% de los pacientes que progresarían a daño renal significativo dentro de un año, antes de convertirse en sintomáticos. Esto representa un 25% más de pacientes de lo que habrían identificado las herramientas clínicas comúnmente utilizadas y el juicio “, confirmó la compañía en un comunicado de prensa.

El Director Médico de Medial EarlySign, Dr. Ran Goshen, aseguró: “Se invirtieron grandes esfuerzos en el desarrollo de protocolos de tratamiento para reducir el número de pacientes que desarrollarán una disfunción renal debido a la diabetes. El algoritmo de Medial EarlySign puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones, los desarrolladores de fármacos, las aseguradoras y los proveedores a asignar mejor sus recursos limitados y asegurar un resultado clínico preferencial también. Esto puede ayudar a reducir la probabilidad de enfermedad renal en etapa terminal relacionada con la diabetes (ESRD)”.

La enfermedad renal, o nefropatía y otros problemas renales son una complicación grave causada por diabetes tipo 1 y tipo 2. La diabetes también es una de las principales causas de insuficiencia renal y hasta el 40 por ciento de los diabéticos eventualmente desarrollan enfermedad renal, según la Clínica Mayo. Aproximadamente 400 millones de personas en todo el mundo padecen diabetes, según las cifras de 2014 publicadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se estima que más de 1,5 millones de muertes fueron causadas directamente por la enfermedad, según la OMS.

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$20 millones para ampliar la colaboración entre la Universidad de Michigan y universidades israelíes

Agencia AJN.- La fundación D. Dan y Betty Kahn donó los fondos para avanzar en la investigación en robótica y salud de precisión en el Technion y el Instituto Weizmann.

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Agencia AJN.- Una donación de $20 millones de la Fundación D. Dan y Betty Kahn ampliará la colaboración entre la Universidad de Michigan, el Instituto de Tecnología Technion Israel y el Instituto de Ciencia Weizmann, para avanzar en la investigación en robótica y salud de la precisión, anunció el Technion el lunes.

Desde 2011, becarios de las tres instituciones han colaborado en casi 50 proyectos de investigación financiados como parte del programa Asociación de Investigación y Educación de Michigan-Israel.

El programa otorga hasta $100.000 por proyecto durante un período de dos años, además de premiar con becas de $ 10.000 para estudiantes graduados.

La Universidad de Michigan es una de las 25 mejores instituciones a nivel mundial de acuerdo con el ranking de Times Higher Education. Fundado en 1912, el Instituto de Tecnología Technion-Israel, con sedes en Haifa y Tel Aviv, es la primera universidad de Israel. El Instituto de Ciencias Weizmann, en Rehovot, fue fundado en 1934 y ofrece títulos de posgrado y doctorados en ciencias naturales y exactas.

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Universidad de Tel Aviv: Un nuevo estudio ayuda a mejorar las preferencias alimentarias de las personas

Agencia AJN.- El Dr. en neurociencia Tom Schonberg explicó que el cambio de comportamiento es una herramienta esencial para mejorar la salud y la calidad de vida.

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Agencia AJN.- El Dr. Tom Schonberg, de la Escuela Sagol de Neurociencia de la Universidad de Tel Aviv, expuso un mecanismo para el cambio de comportamiento y preferencias alimentarias de las personas.

“La Universidad de Tel Aviv es la única en el mundo que tiene un programa en el que cada año, quince estudiantes tienen la suerte de participar sin una Licenciatura y directamente a nuestro grado de maestría. Así que éste es un gran paso para tener muchos investigadores dedicados a muchos temas en todo el campus: medicina, ciencia, arte, humanidad, combinando esto con el misterio del cerebro”, comenzó su presentación Schonberg, en la que estuvo presente la Agencia AJN.

En cuanto a la problemática alimentaria en todo Israel, el Dr. en neurociencia consideró que debe tratarse como un tema político que abra a un debate, y expresó que se deben unir fuerzas para que “las escuelas de Neurociencia de Israel no solo promuevan la ciencia, sino que también la apliquen”.

“Nuestro laboratorio se centra en el estudio de la base neuronal del cambio de comportamiento. Estamos interesados en el proceso de construcción de valores, cómo se pueden alterar y cambiar los valores y cómo se manifiestan estos procesos en el cerebro humano”, explicó sobre el Laboratorio Tom Schonberg.

De esta manera, explicó que el cambio de comportamiento es una herramienta esencial para mejorar la salud y la calidad de vida, desde el tratamiento de adicciones hasta la alimentación y los trastornos del estado de ánimo.

Los hallazgos recientes de la Universidad mostraron que las preferencias por los artículos alimenticios se pueden modificar sin refuerzos externos utilizando la tarea de aproximación de referencia.

La investigación científica sobre el cambio de comportamiento se centró en los efectos de los refuerzos externos o la alteración de la presentación del problema de decisión. Recientemente, se introdujo el paradigma de entrenamiento cue-approach (CAT) como un método exitoso para mejorar las preferencias por los alimentos, sin refuerzo externo, cambio de contexto o autocontrol. “Esta investigación induce a un cambio, y de esta manera, las personas pueden elegir más”, destacó.

“No existe una teoría que pueda explicar por qué este procedimiento tan simple genera un cambio de comportamiento. Lo que encontramos hasta ahora es que hay una región en el cerebro que es más activa cuando se toman las preferencias que a uno le gustan.”

En una serie de 10 muestras independientes con un total de 255 participantes, la maquina comprobó que, al usar este método no reforzado, se puede mejorar las preferencias de rostros, así como de alimentos, utilizando medios auditivos, visuales e incluso pistas aversivas. Este cambio fue muy duradero en las sesiones de seguimiento realizadas entre uno y seis meses después del entrenamiento. Las preferencias se mejoraron con éxito para todas las condiciones, a excepción de los elementos de valencia negativos.

Finalmente, en 10 muestras independientes con 255 participantes, la Universidad mostró por primera vez que CAT se puede utilizar para mejorar las preferencias de los estímulos no consumibles, incluidas las caras, las imágenes de arte fractal y los estímulos afectivos positivos.

En conclusión, el estudio demostró que la tarea de aproximación de referencia, que anteriormente se mostró que cambia las preferencias por los artículos alimenticios consumibles, tiene un amplio alcance más allá de los estímulos y señales específicos. El cambio de comportamiento inducido por un breve procedimiento de entrenamiento de 40 minutos es duradero durante largos períodos de varios meses después del entrenamiento.

“Los hallazgos sugirieron que el cambio de comportamiento no reforzado externamente tiene un gran potencial para desarrollar nuevas aplicaciones con eficacia a largo plazo, y que se puede utilizar para mejorar el comportamiento deseado en una amplia gama de dominios”, concluyó Schonberg.

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