Investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias en Rehovot, la startup Pheno.AI con sede en Tel Aviv y el gigante de chips NVIDIA han desarrollado GluFormer, un modelo de inteligencia synthetic que puede predecir los niveles futuros de glucosa de un individuo y otras métricas de salud basadas en datos de monitoreo de glucosa anteriores.
El modelo se entrenó con 14 días de datos de monitoreo de glucosa de más de 10,000 participantes no diabéticos del estudio, y los datos se recopilaron cada 15 minutos a través de un dispositivo de monitoreo portátil. Los datos se recopilaron como parte del Proyecto Fenotipo Humano, una iniciativa de Pheno.AI, una startup que tiene como objetivo mejorar la salud humana mediante la recopilación y el análisis de datos.
Actualmente, GluFormer puede predecir la respuesta de los niveles de glucosa a las acciones de una persona. Por ejemplo, si comen una comida explicit bajo ciertas condiciones, el modelo puede decir cómo responderá cada persona.
El modelo puede predecir el nivel de glucosa en sangre con cuatro años de antelación y comparar los resultados con o sin un tratamiento determinado para adaptar el plan de tratamiento futuro y ayudar a los pacientes a cumplirlo. Para las empresas farmacéuticas, el sistema puede ayudar a predecir los resultados de los ensayos clínicos.
Otros valores que el modelo debería poder predecir son: tejido graso alrededor del hígado y páncreas, presión arterial y apnea del sueño, mediante el seguimiento continuo de los cambios en los niveles de azúcar del paciente y otras pruebas médicas.
La investigación está dirigida por el Prof. Eran Segal del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas del Instituto Weizmann, el Prof. Gal Chechik, director senior de investigación de IA en Nvidia, el investigador de datos de Pheno.ai Gal Sapir y el investigador principal, Man Lutsker. Investigador de Nvidia y Ph.D. Estudiante del Instituto Weizmann.
Publicado por Globes, Israel Enterprise Information – en.globes.co.il – el 26 de noviembre de 2024.
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