Precisión de la inteligencia artificial para apoyar el manejo multimodal y la predicción de la diabetes gestacional Autores: Catalina Georgiana Tudor - Clinical Hospital of Obstetrics and Gynecology Cuza Voda, Iasi; University of Medicine and Pharmacy Grigore T. Popa, Iasi (RO) Daniel Vasile Timofte - Clinical Hospital of Obstetrics and Gynecology “Cuza Voda”, Iasi; University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi (RO) Oana Viola Badulescu - University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi; Clinical Hospital of Obstetrics and Gynecology “Cuza Voda”, Iasi (RO) Alin Ciobica - “Ioan Haulica” Institute, Apollonia University, Iasi; Faculty of Biology, Alexandru Ioan Cuza University of Iasi; "Olga Necrasov"Center, Group of Biomedical Research, Romanian Academy, Iasi (RO) Tudor Ciobotariu - University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi (RO) Anastasia Melania Mihalache - University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi (RO) Iustina Petra Solomon-Condriuc - Clinical Hospital of Obstetrics and Gynecology “Cuza Voda”, Iasi; University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi (RO) Razvan Cosmin Tudor - University of Medicine and Pharmacy, Iasi; “Dr. Iacob Czihac” Military Emergency Clinical Hospital, Iasi (RO) Bogdan Doroftei - Origyn Fertility Center, Iasi; University of Medicine and Pharmacy “Grigore T. Popa”, Iasi; Clinical Hospital of Obstetrics and Gynecology “Cuza Voda”, Iasi (RO) Resumen La diabetes mellitus gestacional (DMG) se caracteriza por cualquier grado de intolerancia a la glucosa que se manifiesta durante el embarazo y que, por lo general, se resuelve después del parto. El diagnóstico se realiza habitualmente mediante una prueba de tolerancia oral a la glucosa (PTOG); sin embargo, existen inconsistencias importantes en los criterios diagnósticos y en los umbrales terapéuticos, tanto a nivel nacional como internacional. El inicio de la DMG suele producirse al final del segundo trimestre o al comienzo del tercero, y puede asociarse con complicaciones como la macrosomía fetal, que puede dificultar el parto, y la hipoglucemia neonatal debida a una producción excesiva de insulina por el páncreas del recién nacido. Además, algunos estudios sugieren que la DMG puede retrasar el desarrollo cerebral fetal y dar lugar a alteraciones neurológicas a largo plazo. Aunque los modelos de inteligencia artificial (IA) han surgido solo recientemente como una posible solución en diversos ámbitos médicos, su aplicación continúa generando preocupación, especialmente en relación con el uso y el almacenamiento de datos personales. El aprendizaje automático (ML), una subárea de la IA, utiliza métodos de clasificación multivariada, también conocidos como enfoques de reconocimiento supervisado de patrones, diseñados para identificar patrones y correlaciones entre múltiples variables y clasificarlas en grupos o categorías específicos. En este contexto, la inteligencia artificial aún no ha demostrado todo su potencial clínico en el manejo de la diabetes mellitus gestacional. Las aplicaciones actuales siguen teniendo un impacto limitado en la mejora de los resultados de las pacientes, en gran medida debido a la heterogeneidad metodológica y a la fase temprana de implementación. No obstante, la IA ha mostrado un potencial considerable en el ámbito del modelado predictivo, especialmente gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos clínicos y bioquímicos. Esta capacidad analítica permite identificar patrones y correlaciones complejos que pueden apoyar una predicción precoz y precisa de la DMG, lo que podría facilitar intervenciones más tempranas y estrategias de atención personalizada. Las futuras investigaciones deberían centrarse en validar estos modelos predictivos en poblaciones más amplias y diversas e integrarlos en los flujos de trabajo clínicos dentro de marcos regulatorios y éticos adecuados.