Estándares Clínicos y Sistema de Aprendizaje

ADEN Health Engine cumple con estándares clínicos internacionales (LOINC, UCUM, ISO 15189) y utiliza umbrales calibrados para población latina basados en estudios MESA, PURE-LAC y CARMELA.

El sistema de aprendizaje autónomo descubre patrones clínicos a partir de datos longitudinales de pacientes, validándolos antes de su implementación en producción.

Interoperabilidad Clínica

Mapeo de biomarcadores a códigos LOINC estándar para integración con sistemas de salud.

Mapeo de Biomarcadores LOINC

42 biomarcadores mapeados al estándar LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) con unidades UCUM para interoperabilidad clínica.

Anthropometric (2)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
BMI	`39156-5`	kg/m2
Waist Circumference	`8280-0`	cm

Cardiovascular (6)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
Total Cholesterol	`2093-3`	mg/dL
HDL Cholesterol	`2085-9`	mg/dL
LDL Cholesterol	`2089-1`	mg/dL
Triglycerides	`2571-8`	mg/dL
Systolic BP	`8480-6`	mm[Hg]
Diastolic BP	`8462-4`	mm[Hg]

Endocrine (4)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
TSH	`3016-3`	uIU/mL
Free T4	`3024-7`	ng/dL
Vitamin D (25-OH)	`1989-3`	ng/mL
Vitamin B12	`2132-9`	pg/mL

Hematologic (9)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
Lymphocyte %	`736-9`	%
MCV	`787-2`	fL
RDW	`788-0`	%
White Blood Cells (WBC)	`6690-2`	10*3/uL
Platelets	`777-3`	10*3/uL
Hemoglobin	`718-7`	g/dL
Hematocrit	`4544-3`	%
Ferritin	`2276-4`	ng/mL
Folate	`2284-8`	ng/mL

Hepatic (6)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
Albumin	`1751-7`	g/dL
Alkaline Phosphatase	`6768-6`	U/L
AST (SGOT)	`1920-8`	U/L
ALT (SGPT)	`1742-6`	U/L
GGT	`2324-2`	U/L
Bilirubin (Total)	`1975-2`	mg/dL

Inflammatory (1)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
C-Reactive Protein (CRP)	`1988-5`	mg/L

Metabolic (11)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
Glucose	`2345-7`	mg/dL
HbA1c	`4548-4`	%
Insulin (Fasting)	`20448-7`	uU/mL
Uric Acid	`3084-1`	mg/dL
Calcium	`17861-6`	mg/dL
Phosphorus	`2777-1`	mg/dL
Magnesium	`2601-3`	mg/dL
Sodium	`2951-2`	mmol/L
Potassium	`2823-3`	mmol/L
Chloride	`2075-0`	mmol/L
CO2	`2028-9`	mmol/L

Renal (3)

Biomarcador	Código LOINC	Unidad UCUM
Creatinine	`2160-0`	mg/dL
BUN	`3094-0`	mg/dL
eGFR	`98979-8`	mL/min/1.73m2

Calibración para Población Latina

Umbrales ajustados según estudios epidemiológicos en población latinoamericana.

Calibración para Población Latina

Umbrales clínicos ajustados para poblaciones latinas basados en estudios MESA, PURE-LAC y CARMELA. Los umbrales estándar derivados de cohortes europeas o estadounidenses pueden no ser aplicables.

HOMA-IR

FuerteMESA Latino cohort (n=1,496) (2018)

Umbral Latino

3.8

Umbral Estándar

2.5

Razón del Ajuste

Higher baseline insulin resistance in Latino populations due to genetic and environmental factors

TyG Index

FuertePURE-LAC study (n=8,234) (2020)

Umbral Latino

4.38

Umbral Estándar

4.5

Razón del Ajuste

Different triglyceride/glucose dynamics in Latin American populations

Globorisk-LAC

FuerteGloborisk-LAC validation (n=24,718) (2019)

Umbral Latino

Calibrated coefficients

Umbral Estándar

Framingham coefficients

Razón del Ajuste

CVD risk factors weighted differently in Latin American populations vs. European/US cohorts

Metabolic Syndrome Waist

ModeradaCARMELA study consensus (2017)

Umbral Latino

90 cm (men), 80 cm (women)

Umbral Estándar

102 cm (men), 88 cm (women)

Razón del Ajuste

Central adiposity thresholds differ by ethnicity; Latino populations show metabolic risk at lower waist circumferences

HbA1c Prediabetes

FuerteADA + Latino Diabetes Initiative (2021)

Umbral Latino

5.7-6.4%

Umbral Estándar

5.7-6.4%

Razón del Ajuste

Standard thresholds validated in Latino populations, but lower cutoffs (5.5%) considered for high-risk groups

eGFR (CKD-EPI)

FuerteCKD-EPI 2021 update (2021)

Umbral Latino

Ethnicity coefficient removed

Umbral Estándar

Race coefficient applied

Razón del Ajuste

Race-based eGFR adjustments removed due to lack of biological justification

Sistema de Aprendizaje Autónomo

Métricas del sistema que descubre y valida patrones clínicos automáticamente.

Métricas del Sistema de Aprendizaje

El sistema de aprendizaje de ADEN descubre continuamente patrones clínicos de datos longitudinales de pacientes. Último ciclo: 1 de febrero de 2026

Patrones Descubiertos

Patrones Activos

Observaciones Totales

12,847

Ciclos de Aprendizaje

156

Candidatos

En validación

Activos

En uso clínico

Retirados

Archivados

Ciclo de Vida de Patrones

Los patrones pasan por validación rigurosa antes de activarse en producción.

Ciclo de Vida de Patrones

Los patrones clínicos pasan por etapas de validación antes de usarse para diagnóstico. Esto asegura un reconocimiento de patrones basado en evidencia.

CANDIDATE

Pattern detected in <3 patients or <50% confidence

Needs validation across multiple patients

ACTIVE

Pattern validated in 3+ patients with 50%+ confidence

Used for hypothesis generation and alerts

RETIRED

Pattern invalidated or superseded by better pattern

Archived for research but not used clinically

Cómo se Descubren los Patrones

• Los patrones emergen del análisis de datos longitudinales de múltiples pacientes
• Cada patrón requiere validación en 3+ pacientes antes de activarse
• Los patrones activos se monitorean continuamente por precisión e impacto clínico
• Los patrones que pierden poder predictivo o son superados se retiran

Patrones Clínicos Activos

Patrones validados actualmente en uso para generación de hipótesis.

Patrones Clínicos Activos

6 patrones validados actualmente usados para generación de hipótesis y alertas

HOMA-IR + TyG Concordance

When HOMA-IR >3.8 AND TyG >4.38, insulin resistance confirmed with 92% specificity

Alta (92%)

Pacientes Validados

Confianza

92%

Descubierto

14 ago 2025

Activado

22 sept 2025

Impacto Clínico

Reduces false positives in IR diagnosis

AST/ALT Reversal + Platelet Drop

AST/ALT ratio >1.0 + platelets <150k suggests advanced liver fibrosis (FIB-4 correlation)

Buena (87%)

Pacientes Validados

Confianza

87%

Descubierto

3 jul 2025

Activado

19 ago 2025

Impacto Clínico

Early detection of cirrhosis progression

CRP + HbA1c Inflammation-Glucose Link

CRP >3 mg/L + HbA1c increasing >0.3%/year predicts T2D onset within 18 months

Buena (89%)

Pacientes Validados

Confianza

89%

Descubierto

11 jun 2025

Activado

28 jul 2025

Impacto Clínico

Early intervention window for prediabetes

Vitamin D + Albumin Deficiency Cluster

Vitamin D <20 ng/mL + Albumin <3.5 g/dL correlates with PhenoAge acceleration

Buena (81%)

Pacientes Validados

Confianza

81%

Descubierto

5 sept 2025

Activado

17 oct 2025

Impacto Clínico

Nutritional intervention prioritization

RDW + MCV Anemia Phenotype

RDW >15% + MCV <80 fL suggests iron deficiency; RDW >15% + MCV >100 fL suggests B12/folate deficiency

Alta (94%)

Pacientes Validados

Confianza

94%

Descubierto

22 may 2025

Activado

1 jul 2025

Impacto Clínico

Anemia subtype classification without additional testing

Triglycerides + HDL Cardiovascular Risk

TG/HDL ratio >3.5 in Latinos predicts CVD events better than LDL alone

Buena (88%)

Pacientes Validados

Confianza

88%

Descubierto

29 ago 2025

Activado

5 oct 2025

Impacto Clínico

Improved CVD risk stratification for Latino patients

Evidencia Científica

Referencias de estudios peer-reviewed que respaldan los algoritmos y umbrales.

Referencias Científicas

6 estudios peer-reviewed que respaldan los algoritmos ADEN y la calibración latina

An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan

Levine ME, Lu AT, Quach A, et al.

Aging (2018)

DOI: 10.18632/aging.101414

Globorisk-LAC: Laboratory-Based and Office-Based 10-Year Risk Estimates for Latin America and the Caribbean

Ueda P, Woodward M, Lu Y, et al.

Journal of the American Heart Association (2019)

DOI: 10.1161/JAHA.119.013159

Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man

Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, et al.

Diabetologia (1985)

DOI: 10.1007/BF00280883

HOMA-IR cutoff values for metabolic syndrome in Latino populations: MESA study

Lorenzo C, Okoloise M, Williams K, et al.

Diabetes Care (2018)

DOI: 10.2337/dc18-0560

The triglyceride-glucose index as a marker of insulin resistance in Latin America: The PURE-LAC study

Salazar MR, Carbajal HA, Espeche WG, et al.

Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases (2020)

DOI: 10.1016/j.numecd.2020.01.012

Race-Free Equations for eGFR: The CKD-EPI 2021 Update

Inker LA, Eneanya ND, Coresh J, et al.

New England Journal of Medicine (2021)

DOI: 10.1056/NEJMoa2102953

ADEN Health Engine - Estándares Clínicos y Sistema de Aprendizaje

Todos los algoritmos validados con evidencia peer-reviewed y calibrados para población latina