L’apprendimento automatico (machine learning) offre molte opportunità per migliorare la gestione del diabete. Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico possono aiutare a prevedere la glicemia futura, a identificare i fattori che influiscono sui livelli di glicemia e a formulare raccomandazioni personalizzate per il trattamento del diabete.
Inoltre, l’apprendimento automatico può essere utilizzato per la creazione di sistemi di follow-up automatico del diabete, che possono aiutare i pazienti a monitorare i loro livelli di glicemia, tenere traccia dei loro sintomi e fornire loro raccomandazioni sulle modifiche del trattamento. Questi sistemi possono essere integrati con dispositivi wearable, come sensori per la misurazione della glicemia e fitness tracker, e possono anche essere accessibili tramite app per smartphone.
Alcuni esempi di soluzioni di apprendimento automatico per la gestione del diabete sono già disponibili sul mercato e vengono utilizzati da pazienti e medici per supportare la gestione del diabete. Tuttavia, è importante sottolineare che queste soluzioni devono essere utilizzate sotto la supervisione di un medico e che non sostituiscono la consulenza medica.
In generale, le prospettive per l’utilizzo dell’apprendimento automatico nella gestione del diabete sono molto positive e ci si aspetta che questa tecnologia continui a evolversi e a migliorare in futuro.
Questo argomento verrà affrontato all’interno della Conferenza Diabeteasy #3 in programma a Bologna il prossimo 25 marzo 2023.