¡Hola Vibers! Dentro del equipo de Glucovibes estamos especialmente ilusionados por traeros este post. Desde nuestros inicios en el blog, os hablábamos sobre la monitorización de la glucemia y su contextualización. Tras años de aprendizaje, gracias a los datos recopilados por nuestros usuarios y avances en nuestra tecnología, podemos decir que estamos un paso más cerca de conectar la ciencia de datos con la nutrición. En base a nuestra filosofía de que sólo se puede mejorar lo que se puede medir, nace el Glucoscore.
El Glucoscore es el resultado del trabajo del equipo científico de Glucovibes donde colaboramos personas con formaciones muy diferentes y complementarias: nutrición, ingeniería, inteligencia artificial, ciencias médicas e informática entre otras. Gracias a esta tecnología y conocimiento, podemos ofrecerte una evaluación del impacto metabólico que tiene una ingesta en tu curva glucémica, es decir, analizar el impacto que produce una comida en tu metabolismo utilizando como base comparativa tus niveles de glucemia. Esta métrica sirve para ayudarte a comprender tus datos individuales reportados en las ingestas y así entender de qué manera unos alimentos (o conjunto de alimentos) pueden producir diferente impacto en tu glucemia.
En Glucovibes contamos con la que probablemente sea la base de datos metabólica más grande de Europa en lo que al estilo de vida de personas sanas se refiere. A finales del 2023, contamos con más de 700.000 horas de monitorización de glucosa en sangre, más de 85.000 comidas registradas con su consiguiente impacto metabólico y más de 100.000 actividades reportadas en nuestra app. De este gran repositorio de información hemos seleccionado algo más de 20.000 ingestas para entrenar un modelo de machine learning, capaz de clasificar curvas de glucosa según los criterios establecidos por nuestro equipo científico, y basado en parte en la evidencia científica disponible y también en nuestra experiencia estos últimos 2 años trabajando con miles de usuarios como tú. Este análisis ha sido supervisado y etiquetado por el equipo de ciencia y nutrición de Glucovibes, al igual que toda la información que los algoritmos desarrollados de inteligencia artificial han utilizado para “aprender”. Dicho de otro modo, hemos desarrollado unos algoritmos propietarios que nos permiten analizar tus curvas de glucemia automáticamente y que tienen capacidad de aprender de todo el conocimiento que gestiona nuestra base de datos.
¿Cómo se calcula el Glucoscore?
Para el cálculo del Glucoscore nuestra tecnología analiza individualmente cada ingesta teniendo en cuenta los datos de glucosa registrados en la App desde la hora de la ingesta hasta las dos horas posteriores (o lo que se denomina glucemia postprandial). Para caracterizar y clasificar las curvas en el proceso de aprendizaje se han utilizado cuatro parámetros que también ponemos a tu disposición, y que representan de forma discreta características clave del impacto de la ingesta en la glucemia:
- Pico
- Amplitud
- Estabilización
- Área debajo de la curva o AUC (Area Under the Curve)
¿Qué representan estos parámetros?
El pico es el valor máximo de glucosa alcanzado durante las dos horas posteriores a la ingesta. En personas adultas no diabéticas, valores superiores a 140 mg/dL representan una hiperglucemia puntual, que en la mayoría de las situaciones convencionales se atenúa en los siguientes minutos.
La amplitud hace referencia a la diferencia entre el valor inicial de glucosa y el valor máximo alcanzado. De este modo, no solo se mide el valor máximo alcanzado (pico), sino que se tienen en cuenta el punto de partida y la subida relativa de concentración de glucosa en sangre a partir del momento de la ingesta. La combinación de pico y amplitud indica cómo ha sido el impacto inicial de la ingesta.
La estabilización muestra cómo se recuperan los valores de glucosa en las dos horas posteriores a la ingesta, es decir, cómo de lejos se encuentra la glucosa después de dos horas comparando con la glucosa preprandial (antes de la ingesta).
- Los valores cercanos al 0 representan que el impacto glucémico de esa ingesta se ha conseguido estabilizar.
- Los valores muy positivos pueden indicar una necesidad de mayor tiempo para estabilizar la glucemia.
- Los valores negativos pueden indicar la presencia de una hipoglucemia reactiva, que suele ocasionarse cuando hay una entrada alta de hidratos de carbono y por consiguiente, una secreción elevada de insulina para restablecer los valores de glucemia normales.
Finalmente, el AUC tiene como objetivo mostrar la subida de la concentración de glucosa en sangre durante las dos horas posteriores a la ingesta. Representa el área debajo de la curva de glucemia. A mayor área (mayor AUC), mayor tiempo con niveles de glucosa más elevados en comparación con el valor previo a la ingesta y, como consecuencia de la misma, más tiempo requiere del cuerpo para estabilizar dichos valores.
Interpretación del Glucoscore
De cara a interpretar el Glucoscore, se dispone de dos tipos de fuentes de información. Por un lado, los 4 parámetros objetivos indicados anteriormente: pico, amplitud, estabilización y AUC. En la app, estos parámetros se muestran en una escala del 1 al 10 y sirven de guía para analizar aspectos concretos del impacto de tus comidas.
Por otro lado, se dispone de la valoración global de la ingesta, lo que podría catalogarse como la nota o el impacto general a modo de resumen. Esta nota general, tiene en cuenta todos los puntos de glucemia que componen tu curva, se compara con todas las curvas de la base de datos de Glucovibes y se alimenta del conocimiento que nuestro equipo ha introducido en los algoritmos de inteligencia artificial. Gracias a ello, cada una de tus comidas puede ser evaluada de forma única y completa, recibiendo una valoración de la misma en función del impacto de tu comida en la evolución de la concentración de glucosa en tu torrente sanguíneo. Así, conseguimos ofrecerte un dato personalizado según la forma y evolución de tu curva de glucemia tras una ingesta.