SALUD PÚBLICA

Inteligencia Artificial y 'big data' para buscar a españoles que viven con hepatitis C y ni lo saben

La Asociación Española para el Estudio del Hígado lleva tiempo investigando el potencial de las herramientas basadas en IA para identificar a pacientes con mayor riesgo o sospecha de infección por el virus

España es el país del mundo que más pacientes por millón de población ha tratado y curado de hepatitis C.

España es el país del mundo que más pacientes por millón de población ha tratado y curado de hepatitis C. / LAURA TEIXIDOR. GIRONA| HOSPITAL GERMANS TRIAS I PUJOL

Nieves Salinas

La Asociación Española para el Estudio del Hígado (AEEH) lleva tiempo investigando el potencial de las herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA) para identificar a pacientes con mayor riesgo o sospecha de infección por el virus de la hepatitis C en función de un algoritmo determinado. El objetivo, elevar la tasa de diagnóstico y tratamiento en fases tempranas. También dar con la bolsa de pacientes ocultos, aquellos que tienen la enfermedad, pero no lo saben. Así lo explica a El Periódico de España, del grupo Prensa Ibérica, el doctor Juan Turnes, jefe del servicio de Aparato Digestivo del Complejo Hospitalario Universitario de Pontevedra (CHUP), uno de los pioneros en el uso de estas herramientas en el ámbito clínico.

Desde el pasado septiembre, el Servicio Gallego de Salud (Sergas), ha replicado en toda la comunidad la identificación de la hepatitis C con inteligencia artificial y 'big data'. Un proyecto que puso en marcha el Servicio Digestivo del CHUP en 2019, explica el doctor Turnes. El método permitió detectar y recuperar a más de un centenar de nuevos pacientes en seis meses en toda el Área Sanitaria de Pontevedra y O Salnés.

El médico, responsable de comunicación de la AEEH, detalla cómo comenzó el proyecto piloto no sin antes advertir: "Se usa la palabra IA de un modo demasiado amplio. No es más que un sistema informático que tiene un entrenamiento para hacer algo. No es una persona. No es una entidad consciente. En nuestra plataforma, cada vez hacemos un entrenamiento para una función concreta y, luego, trabajamos el grado de exigencia que queremos que tenga".

Sospecha de infección

En esta dirección, un estudio presentado en el 48 Congreso Anual de la AEEH, celebrado recientemente en Madrid, investigaba el potencial de estas herramientas. Se ha realizado, en concreto, a partir del análisis de los resultados aportados por un sistema de inteligencia artificial (Intelligen-C), en este caso implantado en el Hospital Universitario Severo Ochoa de Madrid, y gracias al cual se ha favorecido la identificación de pacientes y el inicio de catorce nuevos tratamientos.

Los autores concluyen que "la aplicación de herramientas basadas en IA en el hospital permite integrar y estructurar el procesamiento de los datos para identificar pacientes con infección oculta por hepatitis C, favorece el diagnóstico precoz de la enfermedad, además de conseguir la optimización de los flujos de trabajo hospitalarios, contribuyendo a la eliminación en el área sanitaria en que se implanta.

"Los cuellos de botella"

En Galicia, desgrana el doctor Juan Turnes, se han adelantado. Llevan trabajando con diferentes herramientas desde ese 2019 y alguna de esas experiencias ha cristalizado "con éxito" porque se ha incorporado al plan de eliminación de hepatitis C -que se presentó en septiembre del año pasado- y que se puso en marcha desde enero de este año. ¿Qué hicieron con la IA?. Se plantearon cuáles eran "los cuellos de botella que nos encontrábamos en la práctica clínica" para alcanzar los objetivos marcados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) que ha fijado 2030 como el año para eliminar la infección.

España es el país del mundo que más pacientes por millón de población ha tratado y curado de hepatitis C, lo que nos ha convertido en el primer candidato a eliminar esta enfermedad. El doctor Turnes se remite a ese año 2015 "cuando empezó la revolución -llegaron los ansiados tratamientos que los enfermos llevaban años reclamando- y se tuvo un acceso "sin precedentes" a esos medicamentos. Con los últimos datos disponibles, en nuestro país habría unas 165.000 personas curadas.

Factores de riesgo

¿Para qué es valiosa la IA?. "Para entenderlo, si ya tenemos el tratamiento curativo, el problema pasa por diagnosticar tanto a los que nunca lo han sido (diagnosticados) y tienen factores de riesgo para tener la enfermedad, como a las personas que sí fueron diagnosticadas en algún momento mediante prueba en sangre pero que, por distintas razones, no se vincularon con tratamiento y curación", indica el especialista.

"En lo que más tiempo tardamos fue en diseñar y refinar el algoritmo. Pero, una vez hecho, nos permitió luego un análisis muy rápido de todos los casos positivos", señala el médico

En aquel proyecto piloto de 2019 utilizaron HEXIN, una plataforma de IA que permite la explotación de información clínica disponible en los sistemas existentes y preguntaron "que nos identificase a personas que habían tenido una prueba en sangre positiva y ni estaban con tratamiento antiviral, ni vinculados a la asistencia sanitaria, o seguían teniendo test positivos a lo largo de los años", explica el doctor Turnes.

"Lo hicimos de forma muy rápida. En lo que más tiempo tardamos fue en diseñar y refinar el algoritmo. Pero, una vez hecho, nos permitió luego un análisis muy rápido de todos los casos positivos". Aquella experiencia piloto con IA, les sirvió para extender el sistema desde su área sanitaria a toda la comunidad.

La bolsa oculta

Pero quedan pacientes por localizar, insiste el médico. No le gusta dar cifras, porque dice que faltan estudios epidemiológicos fiables, pero indica que la estimación actual es que puede haber entre 60.000 y 70.000 personas -entre las que se las ha hecho una prueba y las que no- que podrían tener la enfermedad y no han sido vinculados a una consulta para recibir tratamiento.

La recomendación del Ministerio de Sanidad, añade, es hacer un cribado oportunista cuando esas personas acudan a un centro sanitario o a un dispositivo. "Tenemos un 'big data' con mucha información y lo que necesitamos es un sistema que no sea intrusivo cuando el paciente va a la consulta, pero que advierta al médico que es una persona con riesgo de padecer hepatitis c y pueda solicitarle una prueba en sangre para tener el diagnóstico".

Automatizar el proceso

Actualmente, en Galicia, están entrenando un nuevo algoritmo para diferenciarlo del anterior del mencionado proyecto piloto, en la misma plataforma HEXIN, que lo que hace es buscar es toda la información de salud recogida sobre una persona. La herramienta combina informaciones para saber qué tiene que buscar e identificar a quienes reúnen esos factores de riesgo para que, cuando acudan a consulta por otro motivo, el médico sepa que puede estar ante una persona que puede tener hepatitis C y le pida una prueba. "Es un avance porque automatiza un proceso que de otra manera necesitaría una fuerte inversión en tiempo", resume.

En resumen, finaliza el especialista, la experiencia gallega, premiada en distintas ocasiones y muy reconocida a nivel nacional, lo que hace "es automatizar el sistema de búsqueda de quienes pueden tener hepatitis C", algo que es aplicable a cualquier otra enfermedad y que lo que pretende es prestar "una asistencia más fluida a los médicos y enfermeras que atienden a los pacientes".