El cribado contó con un algoritmo que se entrenó y validó usando más de 100.000 casos clínicos para identificar personas en riesgo de padecer hepatitis C crónica en Andalucía y poder reducir así el número de pruebas a realizar.

Los resultados de este trabajo, ‘Predicción de Hepatitis C no diagnosticada en pacientes’, se presentaron en la Jornada de Primavera de la Sociedad Española para el Estudio del Hígado (AEEH), que se celebraron entre ayer jueves y este viernes en Sevilla.

Además, se dieron a conocer los avances para alcanzar el I Consenso en Medicina de Precisión Personalizada en Hepatología.

El trabajo, que fue coordinado por el presidente de la AEEH, Manolo Romero, y el director de la Plataforma Andaluza de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud, Joaquín Dopazo, fue expuesto en las Jornadas por Dopazo, quien aseguró que los resultados obtenidos hasta ahora “son muy esperanzadores”.

“Si con la prevalencia actual de la hepatitis C necesitaríamos cribar a 143 individuos para localizar un caso, utilizando esta estrategia de predicción, vemos que necesitamos solo 7”, explicó Dopazo.

Los datos sugieren que la aplicación de la IA puede “resultar de enorme valor para lograr el diagnóstico de los 20.000 casos que se estima que permanecen en España ocultos y acelerar así el objetivo de la eliminación de la hepatitis C”, dijeron desde la entidad.

El trabajo presentado en Sevilla se llevó a cabo seleccionando pacientes con diagnóstico de hepatitis C y sus correspondientes controles entre los años 2017 y 2022.