Inteligencia artificial podría ayudar a la detección temprana del VIH

Un equipo de investigadores del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED, liderado por la catedrática Raquel Martínez, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial y minería de texto para mejorar el diagnóstico temprano de VIH.

Este sistema analiza notas clínicas no estructuradas de los historiales médicos electrónicos gracias a la colaboración del Hospital Universitario Fundación Alcorcón, pues algunos estudios sugieren que el 16 % de los pacientes diagnosticados con VIH en España tuvieron un contacto con el sistema sanitario previo sin que se les hiciera una prueba diagnóstica. Esto implica, además, de una mayor tasa de mortalidad, mayor probabilidad de que se transmita el virus.

Identificar a pacientes sin pruebas de laboratorio
Por ello, sin necesidad de pruebas de laboratorio, se podría identificar a pacientes sospechosos de VIH a través de los patrones lingüísticos de las anotaciones médicas, lo que ayudaría a los pacientes a decidir cuándo solicitar pruebas serológicas.

El sistema compara dos algoritmos: modelos clásicos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje avanzado del ámbito clínico-biomédico. Concretamente, el modelo RoBERTaBIO tuvo una precisión de casi el 95%, reduciendo considerablemente los casos que eran sospechosos, pero que no fueron correctamente identificados.

Investigaciones como esta suponen un gran avance en el mundo de la salud, facilitando problemas complejos en el ámbito sanitario. De cara al futuro, este estudio podría ampliarse con más datos y con la colaboración de otros hospitales, así como un perfeccionamiento que permita incluir explicaciones más detalladas.