En un avance significativo en la lucha contra la hepatitis C, investigadores de la Fundación Progreso y Salud, en colaboración con la Unidad de Digestivo del Hospital Universitario Virgen del Rocío, han desarrollado un innovador sistema de cribado basado en Inteligencia Artificial.
Este sistema, cuyo algoritmo ha sido entrenado y validado utilizando más de 100.000 casos clínicos, tiene como objetivo identificar a personas en riesgo de padecer hepatitis C crónica en Andalucía, lo que permitirá reducir significativamente el número de pruebas necesarias.
El estudio, titulado «Predicción de Hepatitis C no diagnosticada en pacientes», fue coordinado por Manolo Romero, presidente de la AEEH, como investigador principal, y Joaquín Dopazo, director de la Plataforma Andaluza de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud.
Durante la presentación, el Dr. Dopazo destacó los resultados «muy esperanzadores» obtenidos hasta el momento, afirmando que este pre-cribado reduciría de manera significativa la población objetivo a la que se le debe realizar la prueba de hepatitis C en comparación con cualquier otro método utilizado anteriormente.
Según los datos presentados, mientras que con la prevalencia actual de hepatitis C sería necesario cribar a 143 individuos para localizar un caso, utilizando esta nueva estrategia de predicción basada en Inteligencia Artificial, solo se necesitaría cribar a 7 personas.
Estos resultados sugieren que la aplicación de la Inteligencia Artificial puede ser de enorme valor para lograr el diagnóstico de los 20.000 casos que se estima que permanecen ocultos en España y acelerar así el objetivo de la eliminación de la hepatitis C.
El estudio se llevó a cabo seleccionando pacientes con diagnóstico de hepatitis C y sus controles correspondientes entre los años 2017 y 2022.
Los datos se obtuvieron de la Base Poblacional de Salud, un recurso excepcional del Sistema Andaluz de Salud que contiene información de más de 15 millones de individuos y que puede ser utilizado para investigación clínica.
El algoritmo se desarrolló 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.
Utilizando modelos de Inteligencia Artificial como XGBoost, los investigadores lograron identificar con éxito, en un 85% de los casos, a aquellos pacientes infectados por el virus de la Hepatitis C que no contaban con un diagnóstico previo.
«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», afirmó el investigador.
Esta investigación de prevención de precisión, pionera en Andalucía en torno a la Hepatitis C, es un ejemplo de la optimización en el diagnóstico que brinda la Medicina de Precisión Personalizada, tema que centró las jornadas de primavera de la AEEH.
En estas jornadas, también se abordó la aplicación de estas nuevas tecnologías y herramientas predictivas en patologías como el hígado graso, la cirrosis, la hepatitis B, los tumores hepáticos o en el trasplante de Hígado.
Andalucía es una de las pocas comunidades autónomas que cuenta con un Plan para la Eliminación de la Hepatitis C, en línea con los objetivos fijados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) de acabar con las hepatitis virales para 2030.
Junto con Galicia, es la única Comunidad que prevé un cribado en la población general, algo que los hepatólogos consideran imprescindible para alcanzar la eliminación de esta infección viral crónica, para la cual no existe vacuna, pero sí un tratamiento que la cura.
En opinión del presidente de la AEEH, Manolo Romero, el proyecto desarrollado por la Fundación Progreso y Salud allana enormemente el camino para hacer posible ese cribado en la población general de la forma más eficiente posible.
Galicia es por ahora la única comunidad que está diagnosticando la hepatitis C en población general.
Lo está haciendo por cohortes de edad (en aquellas franjas que concentran la mayor parte de las infecciones) y mediante una técnica denominada pooling de muestras.
Esta técnica también logra reducir significativamente el número de pruebas de PCR que se deben realizar para obtener el diagnóstico del virus de la hepatitis C (VHC).
