Armonización e IA en la detección de síndrome metabólico usando fórmulas, biomarcadores de laboratorio y clínica

Abstract

Introducción. El síndrome metabólico es un conjunto de condiciones como obesidad abdominal, resistencia a la insulina, dislipidemia, hipertensión y disfunción endotelial, que aumentan el riesgo cardiovascular, su crecimiento no ha cesado en los últimos años, incluso en adolescentes, y varía según factores étnicos y edad. La fisiopatología involucra inflamación crónica, obesidad visceral y alteraciones metabólicas, con papel crucial de citoquinas inflamatorias y estrés oxidativo. Objetivo general: Evaluar cómo la armonización de parámetros clínicos, biomarcadores de laboratorio y fórmulas diagnósticas continuas, junto con la aplicación de modelos de inteligencia artificial, puede mejorar la detección y la precisión diagnóstica del Síndrome Metabólico en laboratorio clínico. Metodología. Revisión sistemática, no experimental, basada en la recopilación y análisis de literatura médica y científica publicada en revistas indexadas, organismos oficiales y bases de datos especializadas como SciELO, Elsevier, Nature, NCBI, Dialnet, PubMed y ScienceDirect. La búsqueda abarcó el periodo 2015–2025, con el fin de identificar información actualizada relacionada con la armonización de parámetros clínicos, el uso de inteligencia artificial y la exploración de biomarcadores sensibles y específicos para la detección del Síndrome Metabólico. El proceso de selección y depuración de los estudios se desarrolló siguiendo las directrices PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses), lo que permitió asegurar transparencia, reproducibilidad y rigor metodológico en cada una de las etapas: identificación, cribado, elegibilidad e inclusión de los artículos. La búsqueda de información se realizó mediante palabras clave y fórmulas de búsqueda previamente definidas. Siguiendo los estándares de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) y para el diseño del estudio y pregunta de investigación se empleó PICO, para la búsqueda de manera general la fórmula es la siguiente "Harmonization"[Mesh] AND "Clinical Laboratory"[Mesh] AND "metabolic Syndrome"[Mesh] AND " siMS Score: Simple Method for Quantifying” AND “Biomarkers" AND “IA Python”[pt]. Análisis de Resultados: Se realizó una revisión sistemática, empleando los criterios de búsqueda de acuerdo con la pregunta de investigación planteada (PICO) y con lista de verificación de PRISMA, se encontraron en español un total de 69,182 artículos y aplicando la fórmula de búsqueda, duplicados y revisión de resúmenes se seleccionaron un total de 29 artículos, de artículos en inglés 352,581 y aplicando la fórmula de búsqueda con los criterios empleados 988, debido a la cantidad de información fueron agrupados en 4 temas medulares para esta investigación, armonización, síndrome metabólico, biomarcadores de laboratorio clínico e Inteligencia artificial quedando un total de 39 artículos. Conclusión El síndrome metabólico es una enfermedad que ha sido de importancia por diferentes organismos nacionales e internacionales, para llegar a una armonización en laboratorio clínico y las áreas diagnósticas de interés, como ejemplo se usaron varios criterios que se centran en la obesidad, biomarcadores de Lípidos, inflamación, estrés oxidativo e inmunológicos entre los más importantes, así como la aplicación de herramientas de software y dispositivos con inteligencia artificial, en este 5 documento se realiza un código para determinar síndrome metabólico en Google Colab Python.