MADRID, 11 (SERVIMEDIA)
Investigadores de la Fundación Progreso y Salud, en colaboración con la Unidad de Digestivo del Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla, han conseguido predecir un 85% de casos de hepatitis C en población sin diagnosticar mediante un cribado de precisión basado en Inteligencia Artificial (IA).
El algoritmo de la IA se ha entrenado y validado, usando más de 100.000 casos clínicos para identificar personas en riesgo de padecer hepatitis C crónica en Andalucía y poder reducir así el número de pruebas a realizar.
Según informó el centro de investigación, los resultados de este trabajo titulado ‘Predicción de Hepatitis C no diagnosticada en pacientes’, fueron presentados en las Jornadas de Primavera de la Sociedad Española para el Estudio del Hígado (AEEH) celebradas en Sevilla.
El trabajo, que fue coordinado por el presidente de la AEEH, el doctor Manuel Romero, como investigador principal, y el director de la Plataforma Andaluza de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud, el doctor Joaquín Dopazo, fue presentado en estas jornadas por este último, quien aseguró que los resultados logrados hasta ahora “son muy esperanzadores”.
De hecho, este precribado reduciría mucho más que cualquier otro método utilizado hasta ahora (por ejemplo, el criterio de edad) la población diana a la que efectuar la prueba de la hepatitis C.
“Si con la prevalencia actual de la hepatitis C necesitaríamos cribar a 143 individuos para localizar un caso, utilizando esta estrategia de predicción, vemos que necesitamos solo 7”, explicó el doctor Dopazo.
APLICACIÓN DE LA IA
Unos datos que sugieren que la aplicación de la IA puede resultar de enorme valor para lograr el diagnóstico de los 20.000 casos que se estima que permanecen en España ocultos y acelerar así el objetivo de la eliminación de la hepatitis C.
El trabajo se llevó a cabo seleccionando pacientes con diagnóstico de hepatitis C y sus correspondientes controles entre los años 2017 y 2022. Se obtuvieron de la Base Poblacional de Salud, un recurso del Sistema andaluz de Salud que contiene datos de más de 15 millones de individuos y que puede ser utilizada para investigación clínica.
El algoritmo se obtuvo mediante la revisión de un total de 6.000 casos diagnosticados de hepatitis C durante ese periodo, junto con unos 120.000 controles de características similares. Empleando modelos de IA como ‘XGBoost’ consiguieron identificar con éxito, en un 85% de los casos, aquellos pacientes infectados por el virus de la Hepatitis C que no contaban con un diagnóstico previo.
Para el investigador, “el uso de modelos capaces de predecir la enfermedad antes de que esta se manifieste supone una transformación radical del sistema de salud, ya que si realizamos el cribado de esta forma tendremos una capacidad importante de detectar e identificar a los pacientes mucho antes de que realmente lo sean”.
Esta investigación de prevención de precisión es uno de los ejemplos de la optimización en el diagnóstico que brinda la Medicina de Precisión Personalizada.
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