Questão 14 - IDOMED Medicina 2023/2

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DESARROLLADA EN CHILE PERMITE PREDECIR ADHERENCIA A TRATAMIENTOS CONTRA EL VIH

 

    Declarada pandemia por la OMS (Organización Mundial de la Salud) en 1981, el VIH/Sida ha infectado a cerca de 79,3 millones de personas. ONU-SIDA, un programa de las Naciones Unidas dedicado específicamente a VIH/Sida, estableció el llamado Plan 90-90-90, cuya meta al 2020 era alcanzar un 90 por ciento de la población contagiada con conocimiento de su diagnóstico, que el 90 por ciento estuviese en tratamiento, y que el 90% de aquellos con terapia antiretroviral contaran con supresión viral. Esta meta, lamentablemente, no ha sido cumplida a la fecha.

    Frente a este problema, un grupo interdisciplinario de expertos en Inteligencia Artificial y Medicina de la Universidad de Chile desarrolló el primer predictor de adherencia al tratamiento del VIH en Hispanoamérica. El proyecto, liderado por la infectóloga y académica de la Facultad de Medicina de la Casa de Bello, Claudia Cortés, fue realizado en la Fundación Arriarán, policlínico de infectología del Hospital San Borja Arriarán y principal centro de pacientes con VIH en el país. La herramienta fue elaborada junto a investigadores del Web Intelligence Center (WIC) del Departamento de Ingeniería Industrial del mismo plantel, quienes estuvieron a cargo de la confección, desarrollo y puesta en marcha del sistema predictivo.

    Flavia Guiñazú, miembro del equipo del WIC parte de esta iniciativa, explica que “el sistema que generamos permite predecir y determinar cuáles de los pacientes que inician el tratamiento, abandonarán o no seguirán su tratamiento regularmente, utilizando herramientas de Inteligencia Artificial y algoritmos de Machine Learning para analizar y combinar más de 250 datos (variables), de diferentes naturaleza, que corresponden a cada paciente”. La investigadora destaca, por otra parte, que “este sistema puede ser utilizado en todo Chile por cualquier miembro que tenga acceso (remoto) al mismo”.

    Lo pionero de este trabajo, destaca la profesora Cortés, es que si bien existen muchos estudios sobre las consecuencias del abandono o la irregularidad en los tratamientos contra el VIH, “nunca se habían utilizado modelos predictivos con Inteligencia Artificial en la población para poder saber cuáles son los factores que hacen que un paciente individual tenga mala adherencia, y cómo poder intervenir y mejorar eso”. Releva, asimismo, la perspectiva transdisciplinaria frente a este problema, que también ha integrado la medicina clínica en psicología.

    El predictor fue construido a nivel anual con datos de los más de 5 mil pacientes de la Fundación Arriarán -centro de referencia a nivel nacional- en forma retrospectiva, es decir, considerando desde el ingreso de cada uno hasta el 2019, excluyendo todo cambio posible debido a la influencia del COVID-19. Como detalla la especialista, “esta cantidad de datos y de pacientes hace que este predictor sea confiable”. El sistema, detalla, está compuesto por cuatro subpredictores, que analizan diferentes sets de variables, clasificando el grado de adherencia por cada subpredictor (de 1 a 5). “Esto es lo novedoso a nivel técnico, al igual que la intervención personalizada, que es lo novedoso a nivel médico-intervencional”, indica.

Disponible en: ingenieria.uchile.cl. Accedido en 24 abr 2023. Adaptado.

“Lo pionero de este trabajo, destaca la profesora Cortés, es que si bien existen muchos estudios sobre las consecuencias del abandono o la irregularidad en los tratamientos contra el VIH, “nunca se habían utilizado modelos predictivos con Inteligencia Artificial en la población para poder saber cuáles son los factores que hacen que un paciente individual tenga mala adherencia, y cómo poder intervenir y mejorar eso”.

 

En la frase anterior, el conector “si bien” podría sustituirse, sin cambios de sentido, por: