INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICE ADHERENCIA A TRATAMIENTOS CONTRA EL VIH

27 junio, 2022
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El mecanismo, desarrollado por expertos de la Universidad de Chile, permite “predecir y determinar cuáles de los pacientes que inician el tratamiento abandonarán o no lo seguirán regularmente”.

Un grupo de expertos en Inteligencia Artificial (IA) y Medicina de la Universidad de Chile desarrollaron 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 personas viviendo con VIH en el país.

Flavia Guiñazú, miembro del equipo del Web Intelligence Center (WIC) del Departamento de Ingeniería Industrial, 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”.

Aquello, explicó la especialista, “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. Este sistema puede ser utilizado en todo Chile por cualquier miembro que tenga acceso (remoto) al mismo”.

Lo pionero de este trabajo, destacó 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“.

Como detalla la especialista, “esta cantidad de datos y de pacientes hace que este predictor sea confiable. Esto es lo novedoso a nivel técnico, al igual que la intervención personalizada, que es lo novedoso a nivel médico-intervencional”.

El sistema está compuesto por cuatro subpredictores, que analizan diferentes sets de variables, clasificando el grado de adherencia por cada subpredictor (de 1 a 5).

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