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27 Junio 2022

Inteligencia artificial predice adherencia a tratamientos contra VIH

El predictor elaborado por especialistas de la U. de Chile fue construido con datos de más de 5 mil pacientes de la Fundación Arriarán: principal centro de pacientes con VIH del país. 

ONU-SIDA, programa de las Naciones Unidas dedicado específicamente a esta afección, estableció el plan 90-90-90, cuya meta para 2020 era alcanzar un 90% de la población contagiada con conocimiento de su diagnóstico; 90% en tratamiento, y que el otro 90% con terapia antirretroviral contaran con supresión viral, sin embargo, a la fecha, la meta no se ha alcanzado. 

Frente a este escenario, académicos de las facultades de Medicina y Ciencias Físicas y Matemáticas identificaron que entre un 15% a 20% de pacientes monitoreados abandonaron los controles médicos y sus respectivas terapias, por lo que surgió la idea de analizar -en base a un algoritmo- un sistema predictor de personas que podrían no seguir sus terapias con regularidad.

"Nunca se habían utilizado modelos predictivos con inteligencia artificial (IA) 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", explica la infectóloga y líder del proyecto Claudia Cortés.

"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”, agrega Flavia Guiñazú, investigadora del Web Intelligence Center (WIC), institución a cargo de la confección, desarrollo y puesta en marcha del sistema predictivo.

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

El estudio cobra vital relevancia ya que, en caso de abandonar la terapia, el virus tiene la posibilidad de mutar y hacerse resistente frente a los medicamentos que se estaban administrando. “Esta es una escalera con pocos peldaños, por lo tanto, tenemos que cuidar cada paso en los tratamientos, porque puede pasar que un paciente se vuelva resistente a todos los medicamentos y ya no tenga terapia", agrega la doctora.

Inteligencia artificial predice adherencia a tratamientos contra VIH

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