El Hospital Universitario Virgen Macarena, a través de su Servicio de Farmacia Hospitalaria y el de Aparato Digestivo, junto a ingenieros del Laboratorio de Ciencia de Datos de la Fundación Progreso y Salud, diseñó un modelo de toma de decisiones clínicas para predecir la eficacia terapéutica en la enfermedad inflamatoria intestinal. La investigación, centrada en la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, empleó algoritmos de inteligencia artificial para identificar indicadores que permitan prever la respuesta al tratamiento y determinar su influencia en la evolución del paciente.
El estudio, publicado en la revista 'Scientific Reports', analizó datos de 227 pacientes tratados en el centro hospitalario entre 2015 y 2022. Para ello se utilizaron modelos de aumento de gradiente extremo, conocidos como XGBoost, que funcionan como un sistema de aprendizaje en función de las variables analizadas. El análisis se focalizó en dos terapias biológicas específicas, vedolizumab y ustekinumab, con el objetivo de predecir la respuesta clínica a las 26 y 52 semanas, así como la remisión al año de tratamiento.
Variables predictoras y resultados
La investigación identificó indicadores bioquímicos y clínicos determinantes para el éxito de la terapia. Entre los predictores analizados figuraron el recuento leucocitario, la calprotectina fecal, las pruebas de proteína C reactiva y los niveles de vitamina B12. Los resultados mostraron que niveles más altos de marcadores inflamatorios se relacionaron con respuestas terapéuticas más deficientes.
Para conformar el conjunto de datos se emplearon registros de la Base de Datos Poblacional de Salud de Andalucía, que integró historiales médicos electrónicos, registros de mortalidad y el programa especializado Diraya. En total, el modelo procesó 111 variables, incluyendo el principio activo utilizado, el sexo, antecedentes familiares, localización de la patología, tratamientos previos, tabaquismo, duración de la enfermedad y diversas pruebas de laboratorio obtenidas del Módulo de Pruebas Analíticas.
Colaboración en medicina personalizada
La elaboración del modelo requirió un trabajo multidisciplinar donde Farmacia Hospitalaria aportó la perspectiva terapéutica y el Laboratorio de Ciencia de Datos asumió el diseño metodológico y la validación técnica. La Enfermedad Inflamatoria Intestinal presenta una evolución compleja y, a pesar de los avances farmacológicos, aproximadamente un tercio de los pacientes no responde a las últimas terapias con fármacos anti-TNF. Además, entre el 30 y el 40 por ciento de los pacientes pierden eficacia durante el primer año de tratamiento.
Ante este escenario, el desarrollo de herramientas de apoyo a las decisiones clínicas permitió estructurar y modelizar grandes conjuntos de datos de forma coordinada para abordar terapias específicas. La investigación buscó avanzar en la selección de los fármacos más adecuados y eficientes para cada perfil de paciente, mitigando la progresión impredecible de estas patologías crónicas que no muestran tendencia a la remisión espontánea. La integración de los registros de Prescripciones XXI y los historiales clínicos permitió que el liderazgo clínico y asistencial de los especialistas del Virgen Macarena se tradujera en un modelo de aprendizaje continuo de utilidad para el sistema sanitario.
César Hernández, director general de Cartera y Farmacia del Ministerio de Sanidad: 
Kilian Sánchez, secretario de Sanidad del PSOE y portavoz de la Comisión de Sanidad del Senado.: 
Rocío Hernández, consejera de Salud de Andalucía: 
Nicolás González Casares, eurodiputado de Socialistas & Demócratas (S&D - PSOE): 
Juan José Pedreño, consejero de Salud de Murcia: