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Facultad de Medicina

Se basará en datos de casi 6.000 pacientes de la Fundación Arriarán

Crearán aplicación para predecir qué pacientes tienen mayor riesgo de abandonar su tratamiento para el VIH

Con el financiamiento de Fondef, este proyecto liderado por la doctora Claudia Cortés, infectóloga del Departamento de Medicina Interna Centro de la Facultad de Medicina, apunta a determinar, al momento que inician su terapia, a los pacientes con mayor riesgo de presentar problemas con la adherencia a la toma de medicamentos, para ofrecerles diferentes tipos de apoyo antes de que ello ocurra.

En el proyecto Fondef será fundamental la base de datos de casi 6000 pacientes que tiene la Fundación Arriarán en sus 30 años de funcionamiento.

En el proyecto Fondef será fundamental la base de datos de casi 6000 pacientes que tiene la Fundación Arriarán en sus 30 años de funcionamiento.

Doctora Claudia Cortés

Doctora Claudia Cortés

Fueron unas charlas de integración básico-clínicas las que dieron pie a este proyecto, explica la doctora Cortés. Era el verano de 2019 y a ese encuentro asistió el profesor Juan Velásquez, académico de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, quien inmediatamente manifestó su interés en buscar una forma de trabajar con la base de datos de casi 6.000 pacientes en tratamiento por VIH que tiene la Fundación Arriarán desde su creación en 1990.

“Así fue como comenzamos a elaborar esta iniciativa, que no tiene ningún proyecto similar ni patentamiento en todo el mundo; su objetivo es detectar, desde que son diagnosticados e inician su terapia, a aquellos pacientes portadores de VIH que podrían ser malos adherentes al tratamiento. Porque ellos son los que después vuelven con enfermedades graves, requieren de hospitalización, de cambiar su esquema terapéutico y, además, son los que pueden contagiar a otras personas”, detalla.

Esta propuesta utilizará la información de los pacientes que ha recogido la Fundación Arriarán en sus 30 años de existencia, desde la perspectiva clínica –como carga viral, recuento de células CD4, si tiene otras enfermedades, esquema de medicamentos- y sociodemográfica, como la distancia a la que vive el paciente de su centro de atención, si está cesante o es un trabajador activo, entre otros datos. Con ello, y mediante el uso de inteligencia artificial y machine learning, se determinarán los factores de riesgo asociados a aquellas personas que con mayor frecuencia dejan los tratamientos antirretrovirales y, por lo tanto, están más expuestos a enfermedades oportunistas que podrían ser de gravedad o incluso mortales, así como presentan una mayor probabilidad de contagiar a otros.

 “Cuando uno predice que una persona va a ser mal adherente puede hacer un seguimiento más estrecho en varios sentidos, implementando medidas como apoyo con horas de psicólogo, reuniones con asistente social y asignándole un médico único, y estudiando otras formas que favorezcan un buen comportamiento en términos de toma de los medicamentos para que se mantenga dentro de su terapia y, si ya la ha abandonado, para que la retome lo antes posible”, añade la académica.

El proyecto apunta a crear un sistema de score que, en base a los indicadores de riesgo que arrojen los datos existentes, otorgue un puntaje a cada paciente que clarifique a su médico tratante su capacidad de adherencia al tratamiento. “Ojalá lleguemos a una aplicación que uno pudiera tener en el celular o computador, con datos anonimizados, que facilite saber si tendremos que aplicar o no medidas que prevengan el abandono de tratamiento”, señala la doctora Cortés.

Inteligencia artificial que aprende por sí misma

Dado que el sistema que crearán los académicos del Web Intelligence Center, WIC, del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile trabajará utilizando inteligencia artificial, “no sólo será una fórmula  predictiva, sino que a medida que avance se va a alimentar de nueva información y aprenderá por sí misma, mejorando su capacidad de detectar los casos que nos interesan, siendo cada vez más exacta y corrigiéndose sola”. Si resulta exitoso en sus pruebas con los nuevos pacientes de la Fundación Arriarán, la doctora Cortés cree que este sistema podría usarse en centros de todo el país.  

Y aunque en términos estadísticos las tasas históricas de abandono que presentan los pacientes de la Fundación Arriarán son bastante bajas, “cercanas al 10%, queremos que sean aún más bajas. Porque desde diciembre del año pasado el Ministerio de Salud tiene una directriz muy estricta acerca del seguimiento y enrolamiento de pacientes que están en fracaso para reintegrarlos a sus controles médicos y tratamientos, para que no se enfermen ni hospitalicen; es una importante política de gobierno y este proyecto Fondef apunta a ese sentido y contexto”.

A ello, la doctora Cortés agrega que “en la actualidad y debido a la actual situación de pandemia “el número de testeos de pacientes con VIH ha caído muchísimo en relación al año pasado, porque como la gente está en cuarentena no acude a hacerse el examen diagnóstico. Respecto al objetivo de que el 90% de las personas que viven con el VIH conozcan su estado serológico, que el 90% de ellos reciban terapia antirretroviral continuada y que el 90% de esos individuos tengan supresión viral, este gobierno había alcanzado durante el 2019 su primer hito: que el 90% de las personas con VIH tuvieran su diagnóstico; pero es probable que eso caiga, porque hemos tenido muchísimos menos notificados que los que deberíamos. Es por eso que es muy importante avanzar en proyectos como el nuestro”.

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