Un equipo de investigadores del área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición del Centro de Investigación Biomédica en Red (Ciberobn) de la Universidad de Granada ha hecho un importante avance en la lucha contra la obesidad infantil al desarrollar un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) que predice el riesgo de alteraciones metabólicas en niños con obesidad.

Este revolucionario trabajo, publicado en la revista *Artificial Intelligence Medicine*, no solo estima el riesgo de complicaciones metabólicas, sino que también integra datos clínicos y epigenéticos. Las investigaciones indican que los patrones metabólicos en niños en pubertad difieren significativamente de aquellos en etapas prepuberales, lo que abre una nueva perspectiva en el diagnóstico y tratamiento de esta problemática.

Utilizar este modelo en los hospitales podría transformar la forma en que se detectan los riesgos, permitiendo llevar a cabo intervenciones farmacológicas o ajustes en el estilo de vida que, sin duda, ayudarían a prevenir enfermedades metabólicas. Esto podría reducir las comorbilidades asociadas a la obesidad y disminuir los costes para la sanidad pública, un aspecto crucial en tiempos de presión financiera sobre los sistemas de salud.

Según el investigador Álvaro Torres, la combinación de datos como el Índice de Masa Corporal (IMC), los niveles de hormonas (leptina y adiponectina) y nuevos marcadores genéticos, resulta en un modelo que es 'explicable' y 'fácil de interpretar' para los profesionales de la salud. Esto no solo facilita la predicción precisa de riesgos, sino que también mejora la comprensión del procesamiento de las variables por parte de los modelos, haciendo su aplicación clínica mucho más efectiva.

La urgente necesidad de programas predictivos para abordar la obesidad de manera temprana se vuelve evidente. La obesidad pediátrica puede aumentar drásticamente el riesgo de alteraciones cardiometabólicas en etapas posteriores de la vida. Los investigadores enfatizan que la resistencia a la insulina es la 'piedra angular' que conecta la adiposidad con el aumento del riesgo cardiovascular.

Además, han destacado que la pubertad es una etapa crítica, ya que después de esta fase, la resistencia a la insulina relacionada con la obesidad se vuelve mucho más difícil de revertir. Por ello, creen que es imperativo contar con sistemas predictivos robustos y efectivos que ayuden en la detección temprana.

El proyecto se llevó a cabo en el Parque Tecnológico de la Salud de Granada con el respaldo de prestigiosas instituciones, incluyendo el Instituto de Investigación Biosanitaria (ibs.GRANADA) y el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI). Este esfuerzo ha sido financiado por el Instituto de Salud Carlos III y el proyecto europeo EprObes, que se centra en la prevención de la obesidad a lo largo de la vida.

El desarrollo de esta IA no solo representa un cambio de paradigma en el tratamiento de la obesidad infantil, sino que también podría marcar un hito en la salud pública, abriendo las puertas a futuras investigaciones y métodos innovadores que combatirán uno de los problemas de salud más desafiantes de la sociedad actual. ¿Estamos al borde de una revolución en la prevención de la obesidad infantil?