Desarrollado en España, combina estadística avanzada, datos clínicos reales e intuición humana para detectar señales que alerten a tiempo. Representa, además, un cambio de paradigma: pasar de la medicina reactiva a la medicina predictiva.
En un momento en que la inteligencia artificial empieza a infiltrarse silenciosamente en los hospitales, entre diagnósticos automáticos y algoritmos que aprenden del cuerpo humano, un modelo nacido en España promete cambiar el modo en que detectamos el VIH. Se llama Predice y combina estadística avanzada, datos clínicos reales y una intuición humana.
Y es que muchas oportunidades de diagnóstico se pierden no por falta de tecnología sino por falta de señales que alerten a tiempo. Los especialistas coinciden: la tecnología puede marcar un antes y un después en la lucha contra la infección.
El modelo, desarrollado por un grupo de especialistas en enfermedades infecciosas junto con Gilead y Telómera, empresa de transformación digital en el ámbito sanitario, tiene una propuesta directa y ambiciosa: detectar a las personas que presentan una mayor probabilidad de tener VIH antes de que el virus avance.
Para ello, utiliza información básica que ya está disponible en las historias clínicas electrónicas. En palabras del doctor Arkaitz Imaz, coordinador de la Unidad de VIH y Enfermedades de Transmisión Sexual del Hospital Universitario de Bellvitge, “el modelo muestra capacidad para detectar más del 70% de los casos de VIH testando solo al 4% de la población”.
“El modelo muestra capacidad para detectar más del 70% de los casos de VIH testando solo al 4% de la población”
Arkaitz Imaz
Añade Imaz: “En algunos casos, estas personas estarán ya diagnosticadas y en otros no. Teniendo en cuenta la elevada proporción de personas con condiciones indicadoras a las que no se les realiza una prueba de VIH, esta herramienta permitiría recuperar parte de esas oportunidades perdidas de diagnóstico de una manera más eficiente”.
En España, el diagnóstico tardío sigue siendo uno de los mayores retos: afecta a casi la mitad de los nuevos casos. Ese retraso tiene consecuencias claras. Aumenta la mortalidad, encarece el tratamiento y mantiene activa la cadena de transmisión.
El doctor Miguel García-Deltoro, jefe del Servicio de Enfermedades Infecciosas del Hospital General Universitario de Valencia, lo resume con precisión: “Detectar al 70 % de las personas que viven con VIH representa una oportunidad crucial. Diagnosticar a tiempo salva vidas y ayuda a cortar la cadena de transmisión. Sin tratamiento, una sola persona puede transmitir el virus a entre dos y cuatro personas más”.
Predice surge de una preocupación práctica, casi cotidiana: que el sistema sanita- rio deje de depender del azar o la sospecha clínica para ofrecer una prueba. El modelo se basa en una asociación entre ciertas condiciones médicas —las llama- das “condiciones indicadoras”— y la probabilidad de diagnóstico de VIH en los cinco años siguientes. Analiza variables tan básicas como la edad, el sexo al nacimiento y enfermedades diagnosticadas con anterioridad, y construye a partir de ahí un mapa de riesgo. En la práctica, esto significa que un sistema informático podría avisar al médico de que la persona que tiene delante tiene una probabilidad estadística alta de infección.
García-Deltoro aclara que, más que inteligencia artificial, Predice usa una fórmula estadística alimentada por datos estructurados: “No se trata de una herramienta de inteligencia artificial como tal. Hemos encontrado un algoritmo que, basándose en los datos que siempre están presentes en la historia clínica, calcula la probabilidad de tener infección por VIH”.
El modelo ha sido validado con la base Telotrón, que contiene información anónima de 2,2 millones de personas atendidas en el sistema nacional de salud español. Se ha sometido a dos vali- daciones independientes. “Se seleccionó aleatoriamente una cohorte inicial de 327.000 personas, de las cuales el 70% se usó para generar el modelo y el 30% para validarlo”, explica Imaz. “Después se eligió otra cohorte de 112.000 personas para una validación externa. Por tanto, la población en la que se basa la herramienta Predice es representativa de la población en la que se podrá aplicar”.
El gran desafío no es técnico sino institucional: cómo integrar Predice en los sistemas de historia clínica electrónica. En eso, ambos expertos son optimistas. “Está perfectamente preparado para ello”, afirma García-Deltoro. “La integración puede realizarse desde la manera más sencilla a la más compleja. Se puede calcular el nivel de riesgo de tener VIH para cada persona de una determinada zona y mostrarlo al clínico cuando abra la historia. O integrar directamente la fórmula dentro del sistema para que, cada vez que se abra una historia clínica, se calcule automáticamente y, si el riesgo es elevado, avise al médico para que solicite una prueba de VIH”.
El modelo, además, está diseñado para preservar la privacidad de los pacientes. “Los cálculos que requiere Predice son siempre anónimos hasta que el sistema identifica una persona de riesgo elevado y, solo entonces, se lanza un mensaje al médico que la atiende”, añade García-Deltoro. “Estos cálculos se realizarían con las mismas medidas de seguridad y confidencialidad que existen para cualquier otra patología sensible”.
Pero si hay un punto donde ambos especialistas insisten es el del estigma. A pesar de los avances, el VIH sigue cargando con una sombra social que condiciona tanto la prevención como el diagnóstico. Imaz lo expresa sin rodeos: “Es esencial eliminar el estigma y normalizar la prueba del VIH como algo que cualquier persona podría hacerse al menos una vez en la vida o con mayor frecuencia en función del riesgo de exposición. Habría que evitar colocar etiquetas como ‘paciente sospechoso de VIH’ en la historia clínica y utilizar expresiones como ‘persona candidata a ofrecer la prueba de VIH’”.
“Es esencial eliminar el estigma y normalizar la prueba del VIH como algo que cualquier persona podría hacerse al menos una vez en la vida o con mayor frecuencia en función del riesgo de exposición”
Arkaitz Imaz
El modelo Predice, además de su valor diagnóstico, tiene implicaciones prácticas para la atención sanitaria. No solo permite detectar antes, sino también planificar mejor. Imaz apunta que la herramienta puede adaptarse a distintos contextos, ya que, “una vez que identifica a la población de riesgo, el siguiente paso depende del ámbito donde se aplique y los recursos disponibles”. “Se pueden localizar a las personas de forma proactiva o poner alertas en las historias clínicas, por ejemplo. Es esencial establecer circuitos ágiles para que, una vez realizada la prueba, los resultados se comuniquen rápidamente y, si es positiva, se derive lo antes posible a una unidad especializada para iniciar tratamiento y seguimiento”, concluye Imaz.
García-Deltoro coincide en que el éxito de Predice dependerá tanto de su despliegue tecnológico como del compromiso institucional. “Esto puede tardar varios años, porque nuestro sistema sanitario está descentralizado y tiene múltiples sistemas de historia clínica electrónica”, advierte. “Sin embargo, es el camino correcto para luchar contra el VIH. Si Predice se convierte en una herramienta de uso rutinario en las comunidades autónomas, podríamos convertirnos en un país referente en la lucha contra el VIH, aumentando los diagnósticos y reduciendo drásticamente el retraso diagnóstico”.
Predice representa también un cambio de paradigma. Supone pasar de la medicina reactiva a la medicina predictiva. En lugar de esperar a que un síntoma conduzca al test, el modelo propone un cribado inteligente que se adelanta a los hechos.
“La inteligencia artificial permite trabajar con grandes cantidades de datos y desarrollar modelos predictivos para optimizar estrategias de diagnóstico, establecer políticas de salud pública y optimizar el seguimiento clínico en función de patrones”, explica Imaz. “Pero, en cualquier caso, no se debe olvidar el acompañamiento adecuado a las personas en todas las etapas: desde el ofrecimiento de la prueba y el diagnóstico hasta el seguimiento a largo plazo. Esa parte humana sigue siendo esencial”.
El potencial de Predice va más allá del VIH. Tanto Imaz como García-Deltoro creen que esta experiencia podría abrir la puerta a modelos similares en otras enfermedades crónicas en las que el diagnóstico precoz sea clave. García-Deltoro lo sintetiza así: “Predice es un ejemplo de lo que se puede lograr, especial- mente en patologías en las que existen variables clínicas claras que pueden actuar como marcadores. La tecnología puede contribuir mucho para ayudar a la decisión del profesional sanitario. Es el camino. Y Predice es toda una innovación en la lucha contra el VIH”.
En definitiva, lo que propone Predice no es sustituir la intuición médica sino reforzarla con un nuevo tipo de inteligencia: la que nace del análisis masivo de datos, pero se mide por su impacto en vidas humanas. Si funciona como sus validaciones prometen, podría reducir el número de personas que viven con VIH sin saber- lo —unas once mil en España, el 7,5% de las personas con VIH en España— y con ello, las nuevas infecciones que aún siguen ocurriendo. Un avance que no solo salvaría vidas, sino que también liberaría recursos sanitarios y colocaría a España a la vanguardia de una tendencia global: usar la tecnología no para diagnosticar más, sino para diagnosticar antes.
El modelo español no está solo en esta carrera.
En Europa, el proyecto HIDES II demostró que ofrecer pruebas de VIH a pacientes con determinadas patologías —las llamadas “condiciones indicadoras”— multiplicaba la detección de casos ocultos. El estudio identificó diez condiciones clínicas con una prevalencia superior al 0,1%, suficiente para recomendar el test sistemático, y su enfoque se ha incorporado ya a varias guías clínicas.
En el Reino Unido, los servicios de salud implantaron el programa de test “opt-out” en hospitales de zonas de alta prevalencia, donde el análisis del VIH se incluye de forma rutinaria en las analíticas de Urgencias salvo que el paciente rechace explícitamente participar. La medida, impulsada por la UK Health Security Agency, ha permitido identificar tanto nuevos diagnósticos como personas que habían abandonado el seguimiento clínico, y su éxito ha llevado a ampliar el programa a más hospitales.
En Estados Unidos, la red Kaiser Permanente ha desarrollado modelos de predicción de riesgo con datos de historias clínicas electrónicas para identificar a personas candidatas a la profilaxis pre-exposición (PrEP), anticipándose al contagio. Y, de manera paralela, los CDC aplican análisis moleculares para detectar clústeres de transmisión rápida y responder con intervenciones de prevención donde más falta hacen.
Todas estas estrategias comparten la misma filosofía que inspira Predice: usar la información disponible para actuar antes. En diferentes geografías y con enfoques diversos, el objetivo es común: cerrar la brecha del diagnóstico tardío y convertir los datos en salud.
García-Deltoro coincide en que el éxito de Predice dependerá tanto de su despliegue tecnológico como del compromiso institucional. “Esto puede tardar varios años, porque nuestro sistema sanitario está descentralizado y tiene múltiples sistemas de historia clínica electrónica”, advierte. “Sin embargo, es el camino correcto para luchar contra el VIH. Si Predice se convierte en una herramienta de uso rutinario en las comunidades autónomas, podríamos convertirnos en un país referente en la lucha contra el VIH, aumentando los diagnósticos y reduciendo drásticamente el retraso diagnóstico”.
Predice representa también un cambio de paradigma; supone pasar de la medicina reactiva a la medicina predictiva. En lugar de esperar a que un síntoma conduzca al test, el modelo propone un cribado inteligente que se adelanta a los hechos. “La inteligencia artificial permite trabajar con grandes cantidades de datos y desarrollar modelos predictivos para optimizar estrategias de diagnóstico, establecer políticas de salud pública y optimizar el seguimiento clínico en función de patrones”, explica Imaz. “Pero, en cualquier caso, no se debe olvidar el acompañamiento adecuado a las personas en todas las etapas: desde el ofrecimiento de la prueba y el diagnóstico hasta el seguimiento a largo plazo. Esa parte humana sigue siendo esencial”.
El potencial de Predice va más allá del VIH. Tanto Imaz como García-Deltoro creen que esta experiencia podría abrir la puerta a modelos similares en otras enfermedades donde el diagnóstico precoz sea clave. “La forma de trabajar para crear este modelo predictivo podría aplicarse a otras enfermedades crónicas en las que sea importante un diagnóstico precoz”, apunta Imaz. García-Deltoro lo sintetiza así: “Predice es un ejemplo de lo que se puede lograr, especialmente en patologías donde existen variables clínicas claras que pueden actuar como marcadores. La tecnología puede contribuir mucho para ayudar a la decisión del profesional sanitario. Es el camino. Y Predice es toda una innovación en la lucha contra el VIH”.
“La tecnología puede contribuir mucho para ayudar a la decisión del profesional sanitario. Es el camino. Y Predice es toda una innovación en la lucha contra el VIH”
García-Deltoro
En definitiva, lo que propone Predice no es sustituir la intuición médica, sino reforzarla con un nuevo tipo de inteligencia: la que nace del análisis masivo de datos, pero se mide por su impacto en vidas humanas. Si funciona como sus validaciones prometen, podría reducir el número de personas que viven con VIH sin saberlo —unas once mil en España, el 7,5% de las personas con VIH en España— y con ello, las nuevas infecciones que aún siguen ocurriendo. Un avance que no solo salvaría vidas, sino que también liberaría recursos sanitarios y colocaría a España a la vanguardia de una tendencia global: usar la tecnología no para diagnosticar más, sino para diagnosticar antes.
