Proyecto de infectóloga chilena desarrolló el primer predictor de adherencia a tratamientos del VIH en Hispanoamérica

Constanza Reveco Montero
Constanza Reveco Montero
Periodista UC. Siempre busco hacer periodismo desde el territorio, en conexión con la comunidad y la realidad. Disfruto contar historias que revelan, visibilizan y fiscalizan. Amante de los animales y la comida.

SOS Maipú

Un estudio impulsado por investigadores e investigadoras de la Universidad de Chile identificó que entre un 15% a 20% de un universo de 5 mil pacientes analizados abandonó los controles médicos y su adherencia a tratamientos contra el VIH.

Así lo constató Futuro 360 de CNN Chile, desde donde se expuso que fue un trabajo conjunto entre la Facultad de Medicina y la de Ciencias Físicas y Matemáticas de la universidad mencionada, y liderado por la infectóloga Claudia Cortés.

El hallazgo se logró gracias a herramientas de Inteligencia Artificial y algoritmos de Machine Learning que ayudaron a analizar y combinar más de 250 tipos de datos. De esta forma, se desarrolló un sistema que permite predecir qué pacientes podrían no seguir con sus tratamientos de forma regular.

Con este proyecto, entonces, se desarrolló el primer predictor de adherencia a tratamientos del VIH en Hispanoamérica.

La iniciativa se concretó en la Fundación Arriarán, policlínico de infectología del Hospital San Borja Arriarán y principal centro de pacientes con VIH en el país.

También incluyó la participación de investigadores del Web Intelligence Center 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 de investigación, explicó 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”.

Claudia Cortés fue enfática en que, a pesar de que existen estudios sobre las consecuencias del abandono o la irregularidad en los tratamientos contra esta enfermedad, “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”.

Asimismo, se refirió al peligro que puede significar abandonar o no seguir correctamente un tratamiento para el VIH. “El virus tiene la posibilidad de mutar y hacerse resistente, y esos medicamentos que estaba tomando ya no servirán y va a necesitar nuevos medicamentos, y no hay infinitos medicamentos“, explicó.

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Según el equipo detrás de este proyecto, con esta nueva herramienta sería posible adelantarse a los hechos “destinar recursos específicos para tratar a dichos pacientes y llevar un tratamiento con mayor tutoría y personalización para lograr disminuir el riesgo de baja adherencia y las consecuencias clínicas, sociales y económicas que esto conlleva”.

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