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Juan Velásquez
Estudio impulsado por investigadores de las facultades de Medicina y Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile identificó que entre un 15% y 20% de 5 mil pacientes monitoreados abandonó los controles médicos y su adherencia a tratamientos contra el VIH. En base a herramientas de Inteligencia Artificial y algoritmos de Machine Learning, que analizan y combinan más de 250 tipos de datos, el trabajo permitió desarrollar un sistema que predice qué pacientes podrían no seguir sus terapias con regularidad.
El proyecto, liderado por la infectóloga y académica de la Facultad de Medicina de la Casa de Bello, Claudia Cortés, fue realizado en la Fundación Arriarán, policlínico de infectología del Hospital San Borja Arriarán y principal centro de pacientes con VIH en el país. La herramienta fue elaborada junto a investigadores del Web Inteligence Centre (WIC), cuyo director es nuestro académico Juan Velásquez.
“Este proyecto nos muestra una aplicación concreta de la IA en lo referente al desarrollo de un predictor de un fenómeno complejo de anticipar, como lo es la adherencia a un tratamiento, que demanda un seguimiento exhaustivo por parte del equipo médico y que no siempre se puede realizar de forma eficaz y eficiente”, explicó Velásquez a El Mercurio.
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“Herramienta desarrollada en Chile favorece la adherencia al tratamiento del VIH”, El Mercurio
Fuente: ATB Comunicaciones + Prensa UChile y El Mercurio
