En el último año y de la mano del uso de la inteligencia artificial, se ha generado una nueva oleada de bibliografía que ha planteado su uso potencial en el monitoreo no invasivo de la glucosa, específicamente a través del uso de relojes inteligentes.

Si bien la aplicación de este tipo de tecnologías se ha probado en investigación, ninguna tecnología disponible hasta la fecha ha demostrado la precisión necesaria para reemplazar la medición convencional en la práctica clínica. En este sentido la posición de la FDA (Food and Drug Administration) sigue siendo muy clara y no se ha autorizado, ni menos aprobado ningún dispositivo de este tipo para medir glucosa.

Hasta la fecha, este tipo de medición totalmente no invasiva posee varios desafíos que aún no se han podido solventar, entre ellos la baja intensidad de la señal, el manejo de interferentes en la piel (agua, grasa, proteínas), temperatura, sudor, variabilidad intra-individual.

En la literatura científica de monitoreo continuo, si podemos encontrar algunos sistemas que permiten hacer un seguimiento de la glucosa sanguínea, pero que si utilizan un pequeño filamento subcutáneo.

Distinto es el uso de biosensores adaptados e integrados a los apósitos en el manejo de heridas en el paciente diabético, los cuales están perfectamente diseñados para medir en tiempo real el microambiente de la herida y facilitar una medicina personalizada basada en el estado fisiopatológico del tejido.

El proceso de cicatrización eficiente de heridas depende de varios factores ligados a este microambiente y se ve afectado por hiperglicemia, exceso de especies reactivas de oxígeno, aumento de pH, inflamación, sobrexpresión de metaloproteinasas y alteración de la temperatura local, factores que impactan en un correcto proceso de cicatrización. En este tipo de escenarios, la aparición de interfaces inteligentes efectivamente ha encontrado aplicación.

A la fecha, estas tecnologías mejoran la interpretación clínica mediante la clasificación automática del riesgo de infección, la predicción de la evolución de la herida y el apoyo a la toma de decisiones médicas, alcanzando precisiones cercanas al 98% en algunos modelos experimentales. Aunque aún existen desafíos relacionados con la estabilidad a largo plazo, la estandarización clínica, los costos y la validación en estudios multi-céntricos, estas tecnologías tienen un enorme potencial para transformar el seguimiento de las heridas en el paciente con diabetes, permitiendo una monitorización continua, intervenciones tempranas y tratamientos personalizados que reduzcan complicaciones, hospitalizaciones y amputaciones.