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Objetivo: Los sistemas de soporte de decisiones (DSS) basados en inteligencia artificial necesitan proporcionar decisiones que no sean inferiores a las dadas por expertos en el campo. Se compararon los ajustes de dosis de insulina recomendados en el mismo conjunto de datos individuales entre médicos multinacionales y con las recomendaciones realizadas por el DSS automatizado Endo.Digital (ED-DSS). Diseño y Métodos de Investigación: Este fue un estudio no interventional que encuestó a 20 médicos de centros académicos multinacionales. La encuesta incluyó 17 casos de datos de individuos con diabetes tipo 1 que son tratados con inyecciones de insulina múltiples diarias. Se pidió a los médicos participantes que recomendaran ajustes de dosis de insulina basados en datos de glucosa e insulina. Las recomendaciones de ajustes de dosis de insulina se compararon entre médicos y con el ED-DSS automatizado. Los principales puntos finales fueron el porcentaje de puntos de comparación para los cuales hubo acuerdo sobre la tendencia de los ajustes de dosis de insulina. Resultados: La proporción de acuerdo y desacuerdo en la dirección del ajuste de dosis de insulina entre médicos fue estadísticamente no inferior a la proporción de acuerdo y desacuerdo observado entre el ED-DSS y médicos para la tasa basal, la relación carbohidrato-insulina y el factor de corrección (P P ≤ 0.004 para los tres parámetros de acuerdo y desacuerdo, respectivamente). La magnitud del cambio de dosis de insulina del ED-DSS fue consistentemente menor que la propuesta por los médicos. Conclusiones: Las recomendaciones para los ajustes de dosis de insulina realizadas por automatización no difirieron significativamente de las recomendaciones dadas por médicos expertos en cuanto a la dirección del cambio. Estos resultados destacan la potencial utilización del ED-DSS como una herramienta clínica útil para gestionar la titulación de insulina y los ajustes de dosis.
Nimri et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.