Tecnología digital en diabetes y su aplicación en varios casos clínicos

Comentario de Fátima Villafañe Sanz (@FatimaVillaf)

Las nuevas tecnologías (NNTT) y la inteligencia artificial (IA) están invadiendo nuestro día a día y se prevé que esta situación continúe. Podemos decir que es prácticamente inconcebible que una persona carezca de teléfono móvil inteligente u ordenador portátil o tablet. De hecho, en la mayoría de las situaciones son necesarios para poder desarrollar adecuadamente la jornada laboral de los trabajadores. Otras situaciones en las que se utilizan dispositivos tecnológicos son las que afectan al ámbito sanitario. De esta manera, si queremos acudir al médico tenemos la posibilidad de utilizar aplicaciones de cita previa, revisar documentación clínica o pruebas complementarias, etc. También disponemos de aplicaciones diseñadas para mejorar la adherencia terapéutica al generar recordatorios para tomar ciertos fármacos u otras capaces de monitorizar la frecuencia cardiaca, el sueño o el ciclo menstrual.

Después de todo lo mencionado, querría centrarme en las tecnologías aplicadas a la Diabetes Mellitus (DM). Para ello recurro y hago referencia a un artículo que expone diferentes situaciones de la vida cotidiana en las que estos sistemas pueden mejorar los parámetros glucémicos de los usuarios, ya sean personas con DM tipo 1 (DM1) o tipo 2 (DM2). (Sigue leyendo...)

Estos sistemas están especialmente relacionados con la monitorización continua de glucosa (MCG) y con sistemas de administración automática de insulina (AID -automated insulin delivery-) y podrían, no solo mejorar los objetivos glucémicos de quienes lo utilizan, sino su calidad de vida, así como romper con barreras sociolaborales y geográficas. No obstante, utilizar todos estos dispositivos no es tarea sencilla, pues será necesario que los profesionales sean formados de manera óptima para adquirir las competencias necesarias sobre su funcionamiento y poder, no solo manejar el tratamiento, sino educar a los usuarios. De la misma manera serán necesarios más recursos para facilitar los dispositivos a las personas con DM susceptibles de usarlos.

En primer lugar, se expone el caso clínico de un joven norteamericano de 21 años con DM1 en tratamiento con múltiples dosis de insulina (MDI) que carece de seguro de salud privado. Por cuestiones laborales (hostelero) no es capaz de realizar adecuadamente el tratamiento. No realiza las glucemias capilares aconsejadas ni se administra las dosis de insulina (INS) pautadas. Existe por tanto una barrera laboral a la que se suma el miedo a las hipoglucemias. En los últimos 2 años presenta hemoglobina glucada (HbA1c) por encima del objetivo acordado (6,5%), siendo entre 9 y 13,2%. Se le propuso utilizar tecnologías aplicadas, aceptando, pero el sistema sanitario no se las financiaba y él no contaba con recursos suficientes. Finalmente, se decidió su inclusión en un estudio que analizaba sistemas AID. Para participar en el estudio mencionado se le proporcionó un sensor que registraba la glucosa intersticial cada 5 minutos y una bomba de INS que calculaba automáticamente la dosis necesaria con las correcciones oportunas. Tras 2 semanas de uso la HbA1c -estimada- se redujo en 2,7%. Como estaba descrito en el protocolo del estudio, a los 6 meses se comenzó a usar un AID capaz de detectar hipoglucemia e hiperglucemia y reducir, suspender o aumentar la dosis de INS para sortearlas, y 3 meses después la HbA1c era de 6,9%. Podemos objetivar un claro beneficio de estos sistemas en una persona con DM1. 

Pero el uso de las tecnologías aplicadas a la DM no solo está enfocado a personas con DM1, también puede ser utilizado por otras como aquellas con otros tipos de DM como la DM2, pues existen publicaciones de estudios en los que se observa mejoría incluso aunque estas personas no reciban insulinoterapia, no solo para mejorar la situación metabólica, sino para analizar la respuesta de cada sujeto a los diferentes alimentos.

En esta línea se expone un segundo caso en el que el protagonista es una persona con DM2 de 4 años de evolución tratada con medidas no farmacológicas de manera exclusiva y hasta la fecha bien controlada. En una analítica rutinaria se identifica una HbA1c de 16,3% y glucemia basal plasmática de 640mg/dL. Desde el servicio de laboratorio clínico se avisó a la paciente de la anomalía y aconsejó acudir a un centro sanitario para iniciar el tratamiento más oportuno. Ya en él, tras la anamnesis, se confirmó la presencia de síntomas cardinales de la DM. Se trató la descompensación y se comenzó el tratamiento domiciliario basado en insulinoterapia temporal. Adicionalmente se facilitó un MCG y se comenzó educación básica sobre su manejo. El seguimiento cercano de la paciente y la educación diabetológica actuaron de manera positiva sobre los resultados glucémicos que, tras estabilizarse, hicieron que el usuario y el médico responsable acordasen la transición de la insulinoterapia al tratamiento oral.

Finalmente la tercera situación, en este caso en ámbito hospitalario. Sus ventajas podrían especialmente ser útiles en el manejo de personas con DM o con fármacos diabetógenos que se encuentren aisladas por padecer enfermedades infectocontagiosas o por estar inmunodeprimidos, para evitar un contagio. 

La protagonista de este caso era usuaria entrenada y habitual de sistemas AID. Durante el ingreso, la irregularidad en el horario de las comidas asociado al uso de fármacos disglucémicos necesarios para la enfermedad aguda que presentaba y la falta de formación de los profesionales en el uso estos dispositivos hicieron que se sustituyese temporalmente el uso de la tecnología aplicada a la DM por MDI. Se objetivó, con este manejo temporal un empeoramiento del control glucémico que se resolvió al alta, momento en que se retomó el sistema AID. 

En definitiva, con estas tres diferentes situaciones se puede ver el beneficio que supone el uso de las tecnologías basado en la MCG y en sistemas de AID. Pero como hemos dicho al inicio, es necesario utilizar recursos en formar a los profesionales y en la adquisición del material necesario.
 

Hughes MS, Addala A, Buckingham B. Digital Technology for Diabetes. N Engl J Med. 2023 Nov 30;389(22):2076-2086. doi: 10.1056/NEJMra2215899. PMID: 38048189.