Micrograf\u00edas electr\u00f3nicas del virus de la hepatitis C purificado a partir de cultivo celular. La barra de escala es de 50 nan\u00f3metros. Cr\u00e9dito: Centro para el Estudio de la Hepatitis C, Universidad Rockefeller. <\/p>\n
Cuando fallan los tratamientos de la hepatitis C, los pacientes pueden enfrentarse a importantes riesgos para la salud y al gasto de una segunda terapia. Ahora, los investigadores de la Universidad de Florida Health han desarrollado algoritmos que usan inteligencia artificial para predecir con precisi\u00f3n cu\u00e1ndo el tratamiento no funcionar\u00e1. <\/p>\n
Los algoritmos utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico, un tipo de inteligencia artificial, para producir predicciones de fracaso del tratamiento que son m\u00e1s precisas que los modelos estad\u00edsticos actuales, determinaron los investigadores. Sus hallazgos se publicaron recientemente en la revista Hepatology.<\/p>\n
El tratamiento exitoso de la hepatitis C es un imperativo tanto para el paciente como para el pagador, dijo Haesuk Park, Ph.D., profesor asociado de la Facultad de Farmacia de la UF y l\u00edder del estudio. investigador. El virus de la hepatitis C causa una inflamaci\u00f3n que puede provocar un da\u00f1o hep\u00e1tico grave. El fracaso del tratamiento tambi\u00e9n tiene un alto precio: dos antivirales gen\u00e9ricos comunes contra la hepatitis C ten\u00edan un precio de lista de $24 000 cuando se lanzaron en 2019.<\/p>\n
\u00abNadie quiere que el tratamiento fracase, y menos el paciente\u00bb, dijo Park. dijo. \u00abQuer\u00edamos encontrar una mejor manera\u00bb.<\/p>\n
Para establecer sus hallazgos, Park y sus colegas desarrollaron cuatro algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el fracaso del tratamiento antiviral de acci\u00f3n directa entre los pacientes con hepatitis C. Se utilizaron casi 5000 muestras de pacientes de un registro nacional de hepatitis C para el entrenamiento de algoritmos, un proceso que se utiliza para \u00abense\u00f1ar\u00bb a los algoritmos a tomar decisiones adecuadas. Se utilizaron otras 1631 muestras de pacientes para validar por separado la eficacia de los algoritmos. Los pacientes del estudio fueron tratados con uno de los siete medicamentos orales contra la hepatitis C entre febrero de 2014 y 2018.<\/p>\n
Los algoritmos se desarrollaron e identificaron mediante 41 factores que ponen a los pacientes en riesgo de fracaso del tratamiento, dijo Park. Parte de la investigaci\u00f3n se llev\u00f3 a cabo con HiPerGator, la supercomputadora m\u00e1s poderosa de Florida y una de las m\u00e1s r\u00e1pidas del mundo.<\/p>\n
Despu\u00e9s de desarrollar y probar cuatro algoritmos comunes de aprendizaje autom\u00e1tico, una t\u00e9cnica conocida como m\u00e1quina potenciadora de gradiente, o GBM, result\u00f3 ser el m\u00e1s preciso. Las cuatro t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico superaron la regresi\u00f3n log\u00edstica multivariable, la t\u00e9cnica estad\u00edstica desarrollada previamente para predecir el fracaso del tratamiento, determinaron los investigadores.<\/p>\n
GBM tambi\u00e9n se destac\u00f3 por su capacidad para identificar a los pacientes con mayor riesgo de tratamiento. fracaso y segmentarlos en diferentes grupos de riesgo. Identificar esos grupos de riesgo puede ser valioso alg\u00fan d\u00eda para los m\u00e9dicos que tratan a pacientes con hepatitis C, anotaron los investigadores.<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n permiti\u00f3 a los investigadores distinguir una serie de condiciones asociadas con el fracaso del tratamiento, incluido el consumo de tabaco y alcohol, diabetes, presi\u00f3n arterial alta y ciertos medicamentos sin receta utilizados para tratar la enfermedad de reflujo \u00e1cido. Algunos de esos factores, especialmente fumar, beber y las pastillas para el reflujo \u00e1cido, son potencialmente modificables para mejorar el \u00e9xito de los pacientes con el tratamiento de la hepatitis C, dijeron los investigadores.<\/p>\n
Si bien los tratamientos antivirales de acci\u00f3n directa tienen tasas de curaci\u00f3n iniciales del 95 por ciento o m\u00e1s , incluso un peque\u00f1o porcentaje de fallas puede tener un impacto significativo: la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud estima que hay 58 millones de casos globales de hepatitis C cr\u00f3nica, con alrededor de 1,5 millones de nuevas infecciones por a\u00f1o.<\/p>\n
Aprendizaje autom\u00e1tico, los investigadores se\u00f1al\u00f3, es un avance estrat\u00e9gico que puede ayudar a los m\u00e9dicos a tomar decisiones cruciales. Si bien se necesita m\u00e1s refinamiento y m\u00e1s trabajo para comprender c\u00f3mo se pueden implementar sus hallazgos en la cl\u00ednica para mejorar los resultados de los pacientes, los investigadores prev\u00e9n que se convierta en parte de los registros de salud electr\u00f3nicos que generar\u00edan alertas para pacientes de alto riesgo antes de que se inicien los tratamientos contra la hepatitis C. <\/p>\n
\u00abEste es el primer modelo de IA desarrollado para predecir el fracaso del tratamiento antiviral de acci\u00f3n directa\u00bb, dijo Park. \u00abEsta es una buena base para futuras investigaciones\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El nuevo sistema de puntuaci\u00f3n puede ayudar a los m\u00e9dicos a predecir el riesgo de mortalidad a los 30 d\u00edas para los pacientes con hepatitis asociada al alcohol M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Haesuk Park et al, algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir los antivirales de acci\u00f3n directa fracaso del tratamiento en la hepatitis C cr\u00f3nica: un an\u00e1lisis HCVTARGET, Hepatolog\u00eda (2022). DOI: 10.1002\/hep.32347 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Hepatolog\u00eda <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Florida Cita<\/strong>: Los investigadores de salud usan inteligencia artificial para predecir mejor los resultados del tratamiento de la hepatitis C (2022) , 17 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-health-artificial-intelligence-hepatitis-treatment.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Micrograf\u00edas electr\u00f3nicas del virus de la hepatitis C purificado a partir de cultivo celular. La barra de escala es de 50 nan\u00f3metros. Cr\u00e9dito: Centro para el Estudio de la Hepatitis C, Universidad Rockefeller. Cuando fallan los tratamientos de la hepatitis C, los pacientes pueden enfrentarse a importantes riesgos para la salud y al gasto de … Continuar leyendo \u00abInvestigadores de la salud utilizan inteligencia artificial para predecir mejor los resultados del tratamiento de la hepatitis C\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-8192","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8192","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8192"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8192\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8192"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8192"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8192"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}