© Dr Stavroula Mougiakakou
Algunos fabricantes de alimentos ofrecen información sobre la cantidad de carbohidratos en sus productos, pero otros no. En cualquier caso, comprar, cocinar y evaluar correctamente la insulina necesaria para un diabético siguen siendo tareas harto complicadas para los afectados, incluso a pesar de la gran cantidad de directrices y estrategias que se pueden encontrar en Internet. Esta situación podría cambiar en breve y resultar mucho más sencilla con tan sólo unas pulsaciones en un teléfono inteligente.
Hoy en día es común sacar una fotografía a un plato suculento en un restaurante. El proyecto financiado con fondos europeos GOCARB (Type 1 Diabetes Self-Management and Carbohydrate Counting: A Computer Vision based Approach) propone que esta práctica se convierta en un hábito que mejore la calidad de vida de los pacientes de diabetes. La aplicación de GOCARB es capaz de extraer información precisa sobre la cantidad de carbohidratos que contiene una comida a partir de unas simples fotografías de la misma.
«En una situación normal, el usuario coloca un objeto de referencia del tamaño de una tarjeta de crédito junto a la comida y toma dos imágenes con su teléfono inteligente. La primera se toma desde arriba, a una distancia de entre treinta y cuarenta centímetros, y la segunda a unos veinte grados del eje vertical que recorre el centro del plato», explicó la Dra. Stavroula Mougiakakou, coordinadora del proyecto en la Universidad de Berna. «Los distintos elementos de la comida son detectados, segmentados y reconocidos de manera automática y al mismo tiempo se reconstruye su forma en tres dimensiones. Con esta representación de la forma, los resultados de la segmentación y el objeto de referencia se calcula el volumen de cada elemento en el plato. Por último se calcula el contenido de carbohidratos computando el tipo de comida y su volumen a partir de una base de datos de información nutricional».
GOCARB podría revolucionar la vida de los diabéticos, quienes precisan calcular varias veces al día la dosis de insulina prandial necesaria que compense el efecto de su siguiente comida. «Un estudio reciente mostró que una gran cantidad de adultos con diabetes de tipo 1 calcula mal la cantidad de insulina prandial, incluso aquellos con mayor experiencia en esta tarea», declaró la Dra. Mougiakakou. «Estos cálculos son complejos y lentos y dependen del contenido de carbohidratos de la siguiente comida, la concentración de glucosa anterior a la comida, la relación entre insulina y carbohidratos, la sensibilidad a la insulina y la insulina ya presente en el paciente. Un recuento impreciso de carbohidratos puede provocar un cálculo a la baja o al alza de la dosis de insulina prandial y provocar así híper o hipoglucemia no fisiológica y postprandial y un control glucémico deficiente. Los estudios clínicos han mostrado que una imprecisión de veinte gramos en el recuento de carbohidratos influye enormemente en el nivel glucémico postprandial».
La aplicación, denominada m-Health, aún no está disponible para el público en general, pero su precisión y sencillez de uso se ha comprobado en diecinueve voluntarios adultos con diabetes de tipo 1. Se sirvió a cada voluntario seis platos de comida variada de los restaurantes del Hospital Universitario de Berna y a continuación se les pidió que calcularan el contenido de carbohidratos de cada comida antes de utilizar la aplicación de GOCARB para realizar la misma tarea. Los individuos rellenaron un cuestionario tras cada sesión en los que describieron su experiencia como usuario. «El estudio preclínico apunta a que el sistema es capaz de calcular el contenido de carbohidratos de la comida con mayor precisión que los propios pacientes. Además, las opiniones ofrecidas por los participantes mostraron que el sistema es fácil de utilizar incluso para aquellos usuarios no familiarizados con los teléfonos inteligentes», manifestó la Dra. Mougiakakou.
El sistema de GOCARB se desarrolló para que tuviera un margen de error menor a veinte gramos y precisase la menor cantidad posible de interacciones con el usuario. Esto fue posible gracias a un corpus visual de más de cinco mil imágenes en las que está representada la amplia gama de comidas no precocinadas de Europa central y sus distintas formas. El sistema sólo presupone que el plato es redondo, que no hay elementos ocultos y que sólo hay un plato presente en la imagen.
Más allá de la diabetes
El equipo al cargo del proyecto estudia ahora la eficacia del sistema a la hora de mejorar el control glucémico y el Departamento de endocrinología, diabetes y nutrición clínica del Hospital Universitario de Berna está ejecutando un ensayo clínico al respecto. En él participan pacientes de diabetes de tipo 1 sometidos a una terapia de bomba de insulina aumentada por sensores. «Sentimos curiosidad y emoción a la vez ante los resultados de este estudio», confesó la Dra. Mougiakakou.
En cuanto a la comercialización de los resultados, la Dra. Mougiakakou expuso lo siguiente: «Como grupo de investigación académica, nuestra prioridad es optimizar los algoritmos del sistema y aumentar su precisión. La transformación del prototipo en un producto ya se ha debatido con nuestros socios industriales y clínicos y procederemos a ella cuando estemos seguros de que el sistema colma las necesidades de los usuarios. Si tenemos en cuenta los resultados tan prometedores logrados hasta ahora, puedo sentirme optimista y afirmar que lo lograremos en un futuro cercano».
La Dra. Mougiakakou también es consciente del potencial de la aplicación más allá de la diabetes, por ejemplo una aplicación similar que informe de la cantidad de calorías o que reconozca ingredientes alergénicos. «Sin duda, entra dentro de lo posible. El cálculo de otros macronutrientes y calorías es importante también para la autogestión de la diabetes, y cada vez hay más indicios de que las grasas y las proteínas pueden influir en el nivel de glucosa. Por tanto, la ampliación del sistema a un espectro nutricional más amplio está sin duda entre nuestros planes».
GOCARB
Financiado con arreglo a FP7-PEOPLE.
Coordinado por la Universidad de Berna (Suiza).
Sitio web del proyecto
Hoy en día es común sacar una fotografía a un plato suculento en un restaurante. El proyecto financiado con fondos europeos GOCARB (Type 1 Diabetes Self-Management and Carbohydrate Counting: A Computer Vision based Approach) propone que esta práctica se convierta en un hábito que mejore la calidad de vida de los pacientes de diabetes. La aplicación de GOCARB es capaz de extraer información precisa sobre la cantidad de carbohidratos que contiene una comida a partir de unas simples fotografías de la misma.
«En una situación normal, el usuario coloca un objeto de referencia del tamaño de una tarjeta de crédito junto a la comida y toma dos imágenes con su teléfono inteligente. La primera se toma desde arriba, a una distancia de entre treinta y cuarenta centímetros, y la segunda a unos veinte grados del eje vertical que recorre el centro del plato», explicó la Dra. Stavroula Mougiakakou, coordinadora del proyecto en la Universidad de Berna. «Los distintos elementos de la comida son detectados, segmentados y reconocidos de manera automática y al mismo tiempo se reconstruye su forma en tres dimensiones. Con esta representación de la forma, los resultados de la segmentación y el objeto de referencia se calcula el volumen de cada elemento en el plato. Por último se calcula el contenido de carbohidratos computando el tipo de comida y su volumen a partir de una base de datos de información nutricional».
GOCARB podría revolucionar la vida de los diabéticos, quienes precisan calcular varias veces al día la dosis de insulina prandial necesaria que compense el efecto de su siguiente comida. «Un estudio reciente mostró que una gran cantidad de adultos con diabetes de tipo 1 calcula mal la cantidad de insulina prandial, incluso aquellos con mayor experiencia en esta tarea», declaró la Dra. Mougiakakou. «Estos cálculos son complejos y lentos y dependen del contenido de carbohidratos de la siguiente comida, la concentración de glucosa anterior a la comida, la relación entre insulina y carbohidratos, la sensibilidad a la insulina y la insulina ya presente en el paciente. Un recuento impreciso de carbohidratos puede provocar un cálculo a la baja o al alza de la dosis de insulina prandial y provocar así híper o hipoglucemia no fisiológica y postprandial y un control glucémico deficiente. Los estudios clínicos han mostrado que una imprecisión de veinte gramos en el recuento de carbohidratos influye enormemente en el nivel glucémico postprandial».
La aplicación, denominada m-Health, aún no está disponible para el público en general, pero su precisión y sencillez de uso se ha comprobado en diecinueve voluntarios adultos con diabetes de tipo 1. Se sirvió a cada voluntario seis platos de comida variada de los restaurantes del Hospital Universitario de Berna y a continuación se les pidió que calcularan el contenido de carbohidratos de cada comida antes de utilizar la aplicación de GOCARB para realizar la misma tarea. Los individuos rellenaron un cuestionario tras cada sesión en los que describieron su experiencia como usuario. «El estudio preclínico apunta a que el sistema es capaz de calcular el contenido de carbohidratos de la comida con mayor precisión que los propios pacientes. Además, las opiniones ofrecidas por los participantes mostraron que el sistema es fácil de utilizar incluso para aquellos usuarios no familiarizados con los teléfonos inteligentes», manifestó la Dra. Mougiakakou.
El sistema de GOCARB se desarrolló para que tuviera un margen de error menor a veinte gramos y precisase la menor cantidad posible de interacciones con el usuario. Esto fue posible gracias a un corpus visual de más de cinco mil imágenes en las que está representada la amplia gama de comidas no precocinadas de Europa central y sus distintas formas. El sistema sólo presupone que el plato es redondo, que no hay elementos ocultos y que sólo hay un plato presente en la imagen.
Más allá de la diabetes
El equipo al cargo del proyecto estudia ahora la eficacia del sistema a la hora de mejorar el control glucémico y el Departamento de endocrinología, diabetes y nutrición clínica del Hospital Universitario de Berna está ejecutando un ensayo clínico al respecto. En él participan pacientes de diabetes de tipo 1 sometidos a una terapia de bomba de insulina aumentada por sensores. «Sentimos curiosidad y emoción a la vez ante los resultados de este estudio», confesó la Dra. Mougiakakou.
En cuanto a la comercialización de los resultados, la Dra. Mougiakakou expuso lo siguiente: «Como grupo de investigación académica, nuestra prioridad es optimizar los algoritmos del sistema y aumentar su precisión. La transformación del prototipo en un producto ya se ha debatido con nuestros socios industriales y clínicos y procederemos a ella cuando estemos seguros de que el sistema colma las necesidades de los usuarios. Si tenemos en cuenta los resultados tan prometedores logrados hasta ahora, puedo sentirme optimista y afirmar que lo lograremos en un futuro cercano».
La Dra. Mougiakakou también es consciente del potencial de la aplicación más allá de la diabetes, por ejemplo una aplicación similar que informe de la cantidad de calorías o que reconozca ingredientes alergénicos. «Sin duda, entra dentro de lo posible. El cálculo de otros macronutrientes y calorías es importante también para la autogestión de la diabetes, y cada vez hay más indicios de que las grasas y las proteínas pueden influir en el nivel de glucosa. Por tanto, la ampliación del sistema a un espectro nutricional más amplio está sin duda entre nuestros planes».
GOCARB
Financiado con arreglo a FP7-PEOPLE.
Coordinado por la Universidad de Berna (Suiza).
Sitio web del proyecto
Fuente: Entrevista de la revista de resultados research*eu (nº 47 pp. 4 y 5).
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