Salud
Investigadores desarrollaron una herramienta que permite identificar a las personas que -potencialmente- podrían dejar su tratamiento contra esta enfermedad. El sistema, elaborado en base a datos de 5 mil pacientes, herramientas de inteligencia artificial y algoritmos de machine learning, apunta al desarrollo de modelos de intervención para fortalecer y optimizar la implementación de políticas públicas en torno al VIH en el país.
“Plataforma informática basada en inteligencia artificial para la caracterización e identificación del grado de adherencia al tratamiento para la población con VIH” es el nombre de este proyecto Fondef impulsado por investigadores de la Universidad de Chile que culminó el pasado 17 de mayo.
Cerca de 79,3 millones de personas ha infectado la pandemia de VIH, afirma la doctora Cortés respecto a la magnitud de este problema.
Frente a ello, el programa ONU-SIDA estableció el llamado Plan 90-90-90; que planteaba como meta al 2020 que un 90% de la población contagiada tuviera conocimiento de su diagnóstico, que el 90 % de ellos estuviera en tratamiento, y que el 90% de esas personas tratadas contaran con supresión viral, es decir, que el virus se mantenga indetectable en su sangre.
Por otra parte, advierte que “para el 2030 la meta es 95-95-95 y Chile como Estado adhiere a este mandato o recomendación de Onusida. Por lo tanto, es obligación del Estado hacer todo lo posible para que lleguemos a ese 95-95-95, que implica -entre otras cosas- que los pacientes tengan una buena adhesión a los tratamientos”.
Debido a que esa meta no se ha cumplido, un grupo interdisciplinario de expertos de la Universidad de Chile se abocó al desarrollo del primer predictor de adherencia al tratamiento del VIH en nuestro país, un proyecto realizado en la Fundación Arriarán, policlínico de infectología del Hospital San Borja Arriarán y principal centro de pacientes con VIH en el país.
La herramienta fue elaborada por investigadores del WIC, quienes estuvieron a cargo de la confección, desarrollo y puesta en marcha del sistema predictivo.
Claudia Cortés, infectóloga y académica del Departamento de Medicina Interna Centro de la Facultad de Medicina, dio a conocer que para construir este predictor utilizaron, en una primera etapa, la base de datos de más de 5 mil pacientes de la Fundación Arriarán.
Ello lo hicieron en forma retrospectiva, es decir, considerando desde el ingreso de cada uno hasta el 2019, excluyendo todo cambio posible debido a la influencia del Covid-19.
“Se determinaron en primer término 450 variables, que es una cifra inmanejable, por lo que la redujimos a 34, de las cuales la mayoría se obtienen a partir de las preguntas habituales que ya hacíamos en el ingreso de los pacientes”, indica.
Esta labor permitió agrupar los motivos por los cuales los pacientes pueden dejar de seguir su tratamiento, los cuales se categorizan en cinco ámbitos: uso de alcohol y drogas, salud mental, consumo de distintos fármacos o medicamentos, ecología del paciente (datos personales, grado educacional, entorno familiar, trabajo y otros) y, por último, la suma de todos ellos.
Cada una de estas variables, y la suma de ellas, otorga un puntaje que predice la posibilidad de que una persona adhiera o no al tratamiento antirretroviral, en base a su procesamiento por parte del algoritmo creado para ello mediante una super-vector machine, o SVM, conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado que toma un conjunto de puntos y construye un modelo capaz de predecir si un punto nuevo pertenece a una categoría determinada o a otra.
Luego, aplicaron esta encuesta en los pacientes de nuevo ingreso entre el 2020 y 2021 e ingresaron los datos en el software diseñado para el procesamiento de esta información, clasificando a cada uno de ellos según el grado de adherencia por cada subpredictor, de 1 –de adherencia total- a 5, es decir no adherente.
“Y a quienes aparecieron como posibles malos adherentes les aplicamos una intervención diseñada para evitar que dejaran los tratamientos”, señala la experta.
La académica sostiene que esta herramienta puede ser un aporte fundamental a las políticas públicas en torno al VIH, tanto para la optimización de recursos como para mantener la calidad de vida de los pacientes y sus contactos, especialmente por el riesgo de transmisión de la enfermedad.
“Si una persona viviendo con VIH deja de tomarse los remedios de forma correcta, no solo se va a enfermar él y deteriorará su calidad de vida, va a generar un gasto no menor porque hay que usar terapias de rescate, que son mucho más caras, y va a necesitar hospitalizarse probablemente. Pero, además, va a ser un potencial transmisor del VIH a otras personas”, explica.
De esta manera, Cortés plantea que contar con este modelo predictivo de pacientes que puedan tener problemas para mantener los tratamientos contra el VIH, así como modelos de intervención derivados que permitan abordar las causas que influyen en las dificultades que experimenta cada paciente.es una inversión en cuanto a esfuerzo, tiempo y recursos.
De acuerdo a la especialista, el factor que destacó como más importante fue el de la salud mental. “Depresión, ansiedad, negación del diagnóstico, miedo a revelar este tema a la familia, gente que no venía a buscar los remedios para que no los descubran en la casa. Pero también encontramos factores sumamente fáciles de resolver”, comenta sobre estos resultados.
La intervención a los pacientes fue creada por la psicóloga Stefanella Costa-Cordella, experta en el manejo de enfermedades crónicas y estudiante de postdoctorado integrada al proyecto, quien trabajó en ello junto a un equipo de investigadores de la Universidad Diego Portales, para luego capacitar al personal de la Fundación Arriarán.
“Esta capacitación no nos convierte en psicólogos, pero nos ayuda con herramientas probadas a apoyar al paciente para que siga sus tratamientos y, en caso contrario, junto con la información que arroja el predictor, orienta su derivación con especialistas en salud mental o asistentes sociales, por ejemplo”, explica Cortés.
Por ello, finaliza señalando que “el modelo predictivo funcionó. Nos capacitamos en modelos de intervención e intervenimos a un grupo de pacientes a los cuales estamos haciendo seguimiento y viendo si es necesario reforzarles en esta consejería”.
Ahora en la segunda parte, los ingenieros tienen que trabajar para ver si es que en otras poblaciones hay otros factores determinante, ya que la proyección es que se pueda crear un producto adaptable para ser utilizado en diferentes realidades del país, y, eventualmente, en otros países.
