Conoce m&aacute;s de esta iniciativa y DA UN PASO POR DELANTE DE LA DT1 mediante el cribado.

Campaña: “DT1 paso por delante”

<h2 style="margin-bottom: 11px;">Aspectos generales de la enfermedad</h2>
<h3>Diabetes Tipo 1 Autoimmune</h3>
En general, la DT1 es una enfermedad que progresa secuencialmente, a través de estadios identificables, antes de la aparición de sus síntomas. El ritmo de la progresión de la DT1, desde el inicio de la respuesta autoinmune hasta la fase sintomática de la enfermedad, varía entre los individuos y puede durar desde pocos meses hasta décadas.3
Históricamente, la DT1 se diagnosticaba en el estadio 3 de la enfermedad, tras la aparición de los síntomas clínicos. Sin embargo, avances recientes permiten identificar la enfermedad en los estadios presintomáticos; los estadios 1 y 2.3
La detección precoz de las fases presintomáticas mediante el cribado de autoanticuerpos nos brinda la oportunidad de intervenir, retrasar y, en última instancia, prevenir la manifestación sintomática de la DT1.3

<h4>En las siguientes secciones podrás conocer las últimas actualidades, artículos y recursos del abordaje de la diabetes tipo 1 autoimmune</h4>

Art&iacute;culos de inter&eacute;s 
Mantente al d&iacute;a con las novedades del sector

Iniciativas y recursos frente a la DT1 autoinmune&nbsp;en Espa&ntilde;a

Formaciones 
para estar a la vanguardia de la diabetes tipo 1

La DT1 es una enfermedad progresiva en la que la destruccion de la función de las células beta suele comenzar meses o, a veces, años antes de que se observen los síntomas clínicos.1-3  Se pueden identificar aquellos pacientes con riesgo de desarrollar DT1 antes de que se observen síntomas clínicos.3

AUTOIMMUNER-TYP-1-DIABETES

TYPE-1-DIABETES

DIABETES

Diabetes Tipo 1 autoinmune

Momentos destacados

Entrevista completa

ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-AND-MEDICINE

OUT-OF-TAXONOMY-2

<h2>Resumen de la entrevista</h2>
AdrIAn: ¿Cómo crees que está transformando la IA el trabajo de los radiólogos y especialistas en imagen médica?
Ángel Alberich-Bayarri: La inteligencia artificial está impactando en la radiología a distintos niveles. En primer lugar, ha permitido desarrollar algoritmos que reconstruyen imágenes más rápido, reduciendo el tiempo que los pacientes deben pasar en una máquina. En el caso de los TAC, también permite disminuir la dosis de radiación sin perder calidad en la imagen, gracias a modelos de deep learning. &nbsp;&nbsp; 
 Otro gran avance es la aplicación de IA para la detección automática de enfermedades. Los radiólogos ahora cuentan con un “compañero virtual” que resalta zonas de interés en las imágenes, ayudando a identificar patologías. Para lograr esto, se entrenan modelos de IA con grandes volúmenes de datos etiquetados por expertos o con técnicas de referencia (ground truth). &nbsp;&nbsp;
Un ejemplo es la espondiloartritis axial, una enfermedad cuyo diagnóstico suele retrasarse hasta siete años. Con IA, podemos construir bases de datos de resonancias magnéticas bien etiquetadas y entrenar algoritmos para detectar la enfermedad antes de lo que se consigue con los métodos tradicionales. Todo este desarrollo nos permite crear productos sanitarios con certificaciones como CE y FDA, facilitando su integración en hospitales y beneficiando a los pacientes. &nbsp;&nbsp;

Fundador de QUIBIM 

Ángel Alberich-Bayarri

AdrIAn: ¿Cuáles dirías que son los principales desafíos que enfrenta la IA en el entorno médico?
Ángel Alberich-Bayarri: Más allá del rechazo al cambio por parte de algunos profesionales, el verdadero reto es encontrar el lugar adecuado para la IA dentro del flujo de trabajo clínico. No basta con desarrollar un modelo que diagnostique una patología; debemos definir cuándo y cómo debe utilizarse.
Otro desafío crucial es el acceso a datos. En España, la información clínica está fragmentada en distintos sistemas sin un ID único de paciente, lo que complica la recopilación de datos para entrenar modelos de IA. Las startups deben establecer acuerdos hospital por hospital, retrasando el desarrollo de nuevas soluciones. En EE.UU., la FDA exige que al menos el 50% del dataset para la validación de un producto provenga de pacientes estadounidenses, lo que representa otro obstáculo.

AdrIAn: ¿Cómo podemos vincular lo que hacéis en QUIBIM con la salud de precisión? ¿Qué papel juega la IA en la medicina personalizada?&nbsp;
Ángel Alberich-Bayarri: Nosotros entendemos la salud de precisión y la medicina personalizada como la mejor capacidad para estratificar a los pacientes.&nbsp;
La salud debe considerarse incluso antes del diagnóstico, cuando las personas aún son preasintomáticas y no presentan ninguna patología identificada. En este contexto, la inteligencia artificial ha permitido analizar grandes volúmenes de datos para avanzar en la medicina de precisión, ofreciendo nuevas posibilidades en la prevención y el tratamiento de enfermedades.&nbsp;
Aunque estos productos aún no están disponibles, su desarrollo ya está en marcha. Gracias a la IA, se pueden utilizar los datos clínicos de los pacientes de manera más efectiva, identificando patrones que podrían indicar riesgos futuros. Esto representa un avance en la atención médica, facilitando diagnósticos tempranos y tratamientos personalizados.&nbsp;

AdrIAn: ¿Puedes compartir un caso donde el software de QUIBIM haya impactado el diagnóstico o tratamiento de un paciente?&nbsp;
Ángel Alberich-Bayarri: En oncología, la inteligencia artificial ha permitido combinar datos clínicos con imágenes médicas para desarrollar modelos predictivos. &nbsp;
En el caso del cáncer de pulmón, es posible analizar información como la respuesta a la inmunoterapia, el historial de tabaquismo y la presencia de biomarcadores como el PDL-1. Estos datos, al integrarse con imágenes de TAC, proporcionan una visión más completa de la evolución de la enfermedad y del estado del paciente.&nbsp;
El análisis de una imagen médica no solo se enfoca en el tumor, sino que también permite evaluar otros aspectos de la salud del paciente, como la cantidad de grasa subcutánea, el estado de su metabolismo y su nivel de actividad física. Esta información adicional es crucial para determinar factores de riesgo y personalizar aún más los tratamientos, optimizando su eficacia.&nbsp;
Gracias a estos modelos predictivos, la selección de pacientes para determinadas terapias se vuelve más precisa, permitiendo identificar aquellos que obtendrán mayores beneficios de ciertos tratamientos. &nbsp;

Descubre los avances&nbsp; 
 más recientes en IA 
 aplicada a la medicina&nbsp;

En este UNBOXING #5, charlamos con Ángel Alberich-Bayarri sobre el uso de IA en radiología y cómo esta tecnología está ayudando a detectar enfermedades con mayor precisión. Hablamos del impacto en el trabajo de los radiólogos, los desafíos en el acceso a datos y cómo se están desarrollando herramientas que ya forman parte del día a día en los hospitales. 

Unboxing #5 Cómo la inteligencia artificial está mejorando el diagnóstico por imagen, con Ángel Alberich-Bayarri

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<h2>Contenido mínimo de Dupixent®</h2>
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 PVP notificado: 1.267,45 €, PVP IVA notificado: 1.318,15 €. 
 Medicamento sujeto a prescripción médica. Diagnóstico hospitalario. Dispensación hospitalaria sin cupón precinto. Dupixent está financiado en España de acuerdo con los criterios establecidos por el SNS.
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