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Un nuevo modelo clínico identifica los potenciales factores de riesgo para la predicción a corto plazo de nuevos brotes en la enfermedad de Crohn. Este modelo posee una precisión del 80%. Utiliza la inteligencia artificial para extraer información de las historias clínicas electrónicas de los pacientes. En concreto, identifica la edad, las recaídas previas del paciente y determinados factores bioquímicos en sangre (niveles de leucocitos, hemoglobina y fibrinógeno). Estos son los potenciales factores de riesgo para desarrollar un brote en un plazo a tres meses vista.
El Dr. Fernando Gomollón es el principal autor de la investigación que ha dado, como fruto, este modelo clínico. El jefe del Servicio de Gastroenterología del Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa (Zaragoza) asegura que “este es uno de los primeros modelos que predice nuevos brotes”. El doctor subraya, además, el gran reto al que se han enfrentado los investigadores para su desarrollo.“La enfermedad de Crohn es una patología muy compleja, y predecir recaídas u otras complicaciones es un gran desafío”, asegura. En su opinión, el modelo podría beneficiar el manejo de los pacientes al poner el foco en factores detectados rutinariamente en las analíticas.
Evidencia científica sobre este nuevo modelo clínico en Enfermedad de Crohn
Este modelo, que puede preveer brotes en la enfermedad de Crohn, ha sido publicado recientemente por la revista científica The European Journal of Gastroenterology & Hepatology. Se han clasificado más de 25.000 variables clínicas y demográficas. Esto ha sido gracias a los datos clínicos de más de 6.000 pacientes con enfermedad de Crohn. Esta información procedía de registros médicos electrónicos de ocho hospitales madrileños.
El nuevo modelo clínico basado en inteligencia artificial permite predecir nuevos brotes enfermedad de Crohn
Desde un punto de vista clínico, las enfermedades complejas y de prevalencia relativamente baja, como la EC, se comprenden mejor utilizando registros grandes de población con información de seguimiento disponible. Por tanto las Historias Clínicas Electrónicas (HCE) de pacientes son una fuente de datos destacada. Estas son cada vez más accesibles. Además contienen información heterogénea de exámenes médicos, diagnósticos, prescripciones y procedimientos. Así como pruebas de laboratorio. La mayor parte de la información en estas historias clínicas no está estructurada. Se incluyen los resultados de las imágenes o las notas clínicas en texto libre. Esta información está escrita por médicos y otros profesionales de la salud en su práctica habitual en consulta, consiguiendo así reflejar datos de vida real.
Tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural
Los investigadores utilizaron la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) de Savana. Esta tecnología les permitió detectar conceptos clínicos que aparecen en el texto libre de las HCE. Además, para identificar factores clínicos predictores de recaída, se usaron métodos de machine learning. Estos se utilizaron para la creación de modelos predictivos (regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios) que convierten este estudio en pionero en este campo.
“Cuando se analizan estos registros con tecnologías de PLN, el potencial es enorme para obtener nueva información relevante sobre la EC”. Así lo asegura el Dr. Javier P. Gisbert. El jefe de la Unidad de Atención Integral al paciente con enfermedad inflamatoria intestinal en el Hospital Universitario de La Princesa de Madrid, continúa: “Las notas clínicas, como fuente de datos, pueden proporcionar información clínica clave no disponible en ningún otro lugar; de ahí la importancia de incluir registros médicos completos en estudios futuros para mejorar la calidad del análisis de datos”.
De la misma forma, recalca que resulta fundamental sensibilizar a los profesionales sanitarios sobre la importancia de que los registros médicos estén completos, con el objetivo de “mejorar la atención al paciente, realizar investigaciones y gestionar los recursos sanitarios”.
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