¿Se puede predecir si funcionan los tratamientos contra el VIH? Científicos chilenos desarrollan modelo basado en Inteligencia Artificial

Para el año 2020, el programa de las Naciones Unidas orientado al VIH y Sida propuso el plan 90-90-90 ¿La meta? lograr que el 90% de la población mundial contagiada recibiera tratamiento y así el 90% recibieran terapias que lograran la supresión viral, vale decir, que el 90% de pacientes con infección diagnosticada tuvieran menos de 200 copias de VIH por mililitro de sangre.

La realidad es que hasta la fecha esa cifra no se ha cumplido. El acceso a tratamientos y la detección temprana son el principal obstáculo para lograr la meta y el control de esta pandemia.

La creación de un sistema predictivo

Es bajo la premisa anterior que un equipo de expertos en Inteligencia Artificial y Medicina de la Universidad de Chile creó una herramienta para predecir la adherencia al tratamiento del VIH en todos los países de habla hispana.

El proyecto está liderado por Claudia Cortés, la infectóloga y académica de la Facultad de Medicina de la casa de estudios. Se realizó en el policlínico de infectología del Hospital San Borja Arriarán, que es actualmente el principal centro de pacientes con VIH en Chile.

La herramienta se elaboró junto a investigadores del Web Intelligence Center (WIC) del Departamento de Ingeniería Industrial del mismo plantel, quienes se encargaron de la confección, desarrollo e implementación del sistema.

“El sistema que generamos permite predecir y determinar cuáles de los pacientes que inician el tratamiento, abandonarán o no seguirán su tratamiento regularmente“, explica Flavia Guiñazú, miembro del WIC.

La investigadora además señala que el programa se basa en herramientas de Inteligencia Artificial y algoritmos de Machine Learning (aprendizaje automático) que permiten analizar y combinar los datos requeridos, que dependerán de la naturaleza del diagnóstico en cada paciente.

¿De qué sirve predecir esta “adherencia al tratamiento del VIH”?

Básicamente, el objetivo de este proyecto es conocer cuáles son los factores que hacen que los pacientes (individualmente) no logren conectarse ni continuar con el tratamiento. De esta manera los profesionales de la salud podrán intervenir y mejorar la calidad de los métodos.

La infectóloga líder del proyecto enfatiza en la importancia de que las personas diagnosticadas sean constantes con sus tratamientos. Si se interrumpen, el virus puede mutar y fortalecerse, provocando que la medicación habitual ya no le sirva al paciente.

“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“, añade.

Dentro de esa línea, los investigadores refuerzan lo fundamental que es predecir y adelantarse al abandono del tratamiento.

En palabras de Flavia Guiñazú este modelo predictor “permitiría destinar recursos específicos para tratar a dichos pacientes y llevar un tratamiento con mayor tutoría (monitoreo continuo) y personalización (tratamiento individual), para lograr disminuir el riesgo de baja adherencia y las consecuencias clínicas, sociales y económicas que esto conlleva”.

La tecnología se desarrolló además con el apoyo de los ingenieros Raúl Henríquez, Cristián Arroyo y Nathalie Echeverría. Del investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) director del WIC y académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile, Juan Velásquez, y la directora ejecutiva del WIC, Rocío Ruiz.

Actualmente, el sistema se utiliza en la Fundación Arriarán y se espera masificar el prototipo a distintos centros de salud en el futuro. Con el predictor también se trabaja en un estudio que examina los efectos del COVID en la adherencia.