ANTECEDENTES Y OBJETIVOS
La complejidad de las guías actuales para diabetes mellitus tipo 2, que priorizan protección cardiorrenal según comorbilidades, dificulta su implementación clínica. Los sistemas de apoyo a la decisión frecuentemente operan como cajas negras sin transparentar el razonamiento subyacente. El objetivo fue desarrollar y validar DiabeTx Colombia, un sistema de decisión clínica con inteligencia artificial explicable para selección de terapia antidiabética basado en guías ADA 2025-2026 y ACE Colombia 2025.
MÉTODOS
Estudio de desarrollo tecnológico y validación en tres fases: diseño del algoritmo con módulos de explicabilidad que muestran regla activada, evidencia y variables determinantes; validación de contenido mediante panel de seis expertos usando escala Likert y cálculo de índices de validez de contenido; evaluación de usabilidad con System Usability Scale y concordancia clínica mediante coeficiente kappa en veinte casos simulados. El sistema incluye cálculo automático de tasa de filtración glomerular mediante CKD-EPI 2021 y meta de hemoglobina glicosilada individualizada según perfil del paciente.
RESULTADOS
El índice de validez de contenido por ítem osciló entre 0.83-1.00 y el índice global fue 0.92, superando el umbral de aceptabilidad. La prueba piloto con diez médicos evidenció puntaje de usabilidad de 84.5, correspondiente a nivel alto. La concordancia entre recomendaciones del sistema y consenso de expertos fue 90% con coeficiente kappa de 0.78, indicando acuerdo sustancial.
CONCLUSIONES
DiabeTx Colombia demostró validez de contenido adecuada, alta usabilidad y concordancia sustancial con criterio experto. El enfoque de inteligencia artificial explicable aumenta transparencia algorítmica y facilita implementación de guías clínicas en el contexto colombiano.
Link de la app: https://polite-phoenix-349151.netlify.app/
