Introducción: En 1854 John Snow logró controlar la pandemia de cólera con un mapa marcando las defunciones y una bomba de agua contaminada. Hoy, con técnicas computacionales modernas, se pueden obtener novedosas formas de ver grandes volúmenes de datos de forma dinámica, comprensible y en tiempo real. Objetivo: Presentar la metodología y herramientas utilizadas para visualizar de forma dinámica y analítica los datos de nuestro registro de 11.045 visitas de pacientes al programa de Enfermedad Inflamatoria Intestinal. Metodología: Los datos son obtenidos mensualmente desde el registro clínico electrónico (ingresos-seguimientos) de nuestro centro. Se almacenan de forma tabulada, anonimizada y segura en el Centro de Innovación en Salud. El pre-procesamiento y analítica descriptiva se realizó con librerías de Python. Se normalizan por tipo de datos y se realiza limpieza de datos. La visualización se realizó con las librerías Matplotlib, Seaborn y Plotly de Python; y con la herramienta PowerBi de Microsoft. Se elaboraron modelos experimentales predictivos con técnicas computacionales de aprendizaje de máquina (machine learning). Conclusiones: La visualización de grandes volúmenes de datos de forma simple, amigable y dinámica es una valiosa herramienta para analizar información y generar nuevas hipótesis que los datos sugieren por sí mismos al utilizar estas técnicas. Es posible realizar analítica avanzada de datos clínicos con herramientas de código abierto de bajo costo y de forma segura. El trabajo interdisciplinario entre clínicos y especialistas en datos permite expandir nuestra visión

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-28

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Introducción: La enfermedad de Crohn (EC) es una enfermedad crónica progresiva, que lleva a daño intestinal y a eventual discapacidad. El tratamiento actual apunta a la curación mucosa. El uso de inteligencia artifical (IA), puede ayudar a predecir evolución y eventualmente modificar la conducta terapeútica Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo de crisis para EC, mediante el uso de IA a partir de registro del programa de EII. Metodología: Extracción de datos para análisis descriptivo. Preprocesamiento para definir variables del modelo (tabla 1). Cada paciente fue contrastado según su condición (remisión/crisis) al tiempo de consulta X con su siguiente consulta (X+1). Modelado mediante librerías de Python (sklearn), optimización de exactitud con balance de datos usando oversampling. Finalmente trabajo en grupos de entrenamiento y prueba. Evaluación de modelos según exactitud, área bajo la curva (AUC), sensibilidad y precisión. Resultados: De un total de 619 pacientes con EC, 3.860 consultas de seguimiento fueron analizadas. Considerando 10 variables clínicas, se ejecutaron 14 modelos. Random forest obtuvo el mejor desempeño; exactitud 0,76, AUC 0,84, sensibilidad 0,73 y Precisión 0,76. Conclusiones: Mediante IA basado en variables clínicas, se logra un modelo predictivo de crisis. La alimentación continua, incremento del volumen de datos y multicéntrica permitirá la validación de esta herramienta y su potencial uso clínico.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-29

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The post TL 727 MODELO BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PREDICCIÓN DE CRISIS EN PACIENTES CON ENFERMEDAD DE CRO- HN A PARTIR DE REGISTRO PROSPECTIVO DE ENFERMEDAD INFLAMATORIA INTESTINAL (EII) appeared first on Congresos Gastrolat.

Introducción: La enfermedad de Crohn (EC) es una enfermedad crónica de curso progresivo. CF ha sido validada como biomarcador de inflamación y de respuesta a tratamiento. Modelos predictivos basados en IA se podrían usar para determinar riesgo de reactivación de EC. Objetivo: Comparar un modelo de predicción de crisis basado en CF con el MPIA. Metodología: Pacientes con EC que contaban con CF del registro EII. Cada uno fue contrastado según su condición al tiempo de consulta X (remisión/crisis) con su siguiente consulta (X+1). Se busca punto de corte de CF y para predicción de crisis con modelado mediante librerías de Python (sklearn), optimización de exactitud con balance de datos de oversampling. La muestra se divide en grupos de entrenamiento y prueba. 5 modelos de regresión evaluados para: exactitud, área bajo la curva (AUC), sensibilidad y precisión. El mejor modelo para CF es comparado con MPIA Resultados: De 619 pacientes, 324 con CF analizando 1.165 episodios de consulta. Para CF el modelo de regresión logística obtuvo el mejor desempeño; exactitud 0,56, AUC 0,58, sensibilidad 0,36 y Precisión 0,61. Valor de CF fue de 689 ug/g. Al comparar ambos modelos MPIA fue superior a CF en todos los parámetros estudiados (Tabla 1). Conclusiones: El MPIA fue superior al de CF en todos los indicadores evaluados, por otro lado el valor de CF para detección de crisis está sobre el valor reportado en la literatura. Esto podría deberse a que la evaluación de varios parámetros clínicos combinados usando MPIA sea superior a una variable de laboratorio aislada.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-30

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Introducción: El trasplante de Microbiota Fecal (TMF) tiene como objetivo restaurar la disbiosis. La colonoscopia es la vía de administración sugerida. En caso de infección por Clostridioides difficile (ICD) recurrente (> 3 episodios), se plantea el TMF. Además de la ICD, otras patologías se asocian a disbiosis y alteración de permeabilidad, siendo el TMF una opción terapéutica. Existen reportes en SII, EII, espectro autista, entre otras. Pero, su efectividad es menor a descrita en ICD. Objetivo: Mostrar seguridad y eficacia del TMF por colonoscopia en ICD y en otras patologías no relacionadas CD. Metodología: TMF realizado bajo técnica estandarizada con donante evaluado según recomendaciones internacionales. Seguimiento telefónico al mes y a los 3 meses. Análisis estadístico: Estadística descriptiva con frecuencia absoluta y relativa (%). Resultados: El TMF se realizó en 7 pacientes, 5 con ICD recurrente, 1 autista y 1 infección urinaria (ITU) por organismos multiresistentes; 4 hombres, edad promedio 50,4 años (16-75). En el grupo ICD, ningún paciente presentó un nuevo episodio de ICD. El paciente con autismo disminuyó sus requerimientos de psicofármacos y el paciente con ITU tuvo ITU por E. coli multisensible. No se reportaron eventos adversos. Todos los pacientes tuvieron una percepción positiva del TMF. Conclusión: En esta cohorte, el TMF confirma que es un tratamiento seguro y efectivo en pacientes con ICD recurrente y que podría ser una estrategia terapéutica en pacientes con patologías no relacionadas con C. difficile.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-31

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Introducción: Golimumab está disponible en Chile para pacientes con colitis ulcerosa (CU) con corticodependencia, refractariedad o eventos adversos (EA) a los tiopurínicos. Objetivos: Describir la eficacia y seguridad de golimumab en pacientes con CU en control en dos centros terciarios. Pacientes y Métodos: Estudio descriptivo, retrospectivo observacional de pacientes con CU ingresados a la Ley Ricarte Soto para inicio y mantenimiento de golimumab. De acuerdo con las guías de Tratamiento por Objetivos, se evaluó remisión sintomática, biomarcadores, endoscópica e histológica. Se excluyeron a los pacientes con menos 4 meses de tratamiento con golimumab. Para el análisis estadístico, se utilizó la curva de sobrevida Kaplan Meier, estadística descriptiva y de asociación x² con p < 0,05. Resultados: Se incluyeron 53 pacientes, 74% mujeres, 92% bionaive, con una mediana de edad 40 años (18-66), 64% con CU extensa. En tres pacientes (6%) hubo cambio de diagnóstico a enfermedad de Crohn. Fue necesario realizar optimización de la terapia en 31 pacientes (58%), todos con dosis de mantenimiento de 50 mg sbc cada 4 semanas. Se alcanzó remisión sintomática en el 82% (41/50), biomarcador 80% (37/46), endoscópica 70% (28/40) e histológica 63% (25/40), detalle en la Figura 1. Dos pacientes necesitaron hospitalización por un brote de su CU. Ningún paciente requirió colectomía o desarrolló un EA atribuible al uso de golimumab. Conclusiones: En esta cohorte de pacientes con CU, golimumab tuvo una eficacia mayor que la mostrada en los estudios pivotales y similar a la descrita en la vida real.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-32

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Introducción: La colitis ulcerosa (CU) se presenta con períodos de actividad y remisión; 15-25% de los pacientes experimentará una crisis severa. El uso IA podría generar modelos predictivos de crisis para esta enfermedad. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo de crisis para CU, mediante el uso de IA a partir del registro prospectivo fines de investigación del programa de EII. Metodología: Extracción de datos para análisis descriptivo. Preprocesamiento de datos para definir variables del modelo. Cada paciente fue contrastado según su condición (remisión/crisis) al tiempo de consulta X y contrastado con su siguiente consulta (X+1). Se definieron 8 variables clinicas para este modelo. Para el desarrollo de los modelos predictivos se utilizaron librerías de Python (sklearn), optimización de exactitud con balance de datos con oversampling. Finalmente se dividen el total de datos en grupos de entrenamiento y prueba para el aprendizaje del algoritmo. Se evaluaron los modelos según exactitud, área bajo la curva (AUC), sensibilidad y precisión. Resultados: De un total de 1.197 pacientes se evaluaron 6.665 episodios de seguimiento. Usando 8 variables clínicas (tabla 1), se ejecutaron 14 modelos, siendo el de vecinos más cercanos (KNN) el que obtuvo el mejor desempeño con exactitud de 0.75, AUC 0,87, sensibilidad 0,86 y Precisión 0,7. Conclusiones: Mediante IA, y en base a variables clínicas, se logra un modelo predictivo de crisis. La alimentación continua, incremento del volumen de datos y multicéntrica permitirá la validación de esta herramienta y su potencial uso clínico.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-33

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Introducción: La colitis ulcerosa (CU) afecta distintos segmentos del colon. La clasificación de Montreal (CM) permite determinar tratamiento y seguimiento. La progresión en la extensión se asocia a mayor tasa de hospitalizaciones, colectomía y mayor riesgo de cáncer. El uso de IA podría permitir contar con modelos de predicción de cambio de la extensión. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo de cambio de extensión, en pacientes con CU, mediante el uso de IA a partir del registro de EII. Metodología: Extracción de datos para análisis descriptivo. Preprocesamiento para definir variables del modelo. Cada paciente fue contrastado según su extensión al tiempo de consulta X con la extensión de su enfermedad en su siguiente consulta (X+1). Modelado mediante librerías de Python (sklearn), optimización de exactitud con balance de datos de oversampling. Finalmente, trabajo en grupos de entrenamiento y prueba. Evaluación de modelos según exactitud, área bajo la curva (AUC), sensibilidad y precisión. Resultados: De un total de 4.072 pacientes 6.665 episodios de seguimiento. Considerando 8 variables clínicas (tabla 1), se ejecutaron 14 modelos, de los cuales, Extra trees obtuvo el mejor desempeño; exactitud 0,78, AUC 0,88, sensibilidad 0,81 y precisión 0,76. Conclusiones: Mediante IA, y en base a variables clínicas, se logra un modelo predictivo de cambio de extensión en CU. La alimentación continua de datos permitirá la validación de esta herramienta y su potencial uso clínico.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-34

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The post TL 731 MODELO BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) PARA PREDICCIÓN DE CAMBIO DE EXTENSIÓN DE LA COLITIS ULCEROSA SEGÚN CLASIFICACIÓN DE MONTREAL A PARTIR DE REGISTRO PROSPECTIVO DE ENFERMEDAD INFLAMATORIA INTESTINAL (EII) appeared first on Congresos Gastrolat.

Introducción: La colitis ulcerosa (CU) puede cursar con crisis. La CF ha sido validada como biomarcador de actividad. Modelos predictivos basados IA se podrían usar para determinar riesgo de reactivación. Objetivo: Comparar MPCCU (basado en variables clínicas) previamente desarrollado con un modelo basado en CF para la predicción de crisis. Metodología: Pacientes con CU que contaban CF del registro EII. Cada uno fue contrastado según su condición al tiempo de consulta X (remisión/ crisis) con su siguiente consulta (X+1). Los datos fueron modelados en búsqueda de CF como predictor independiente de crisis mediante librerías de Python (sklearn), optimización de exactitud con balance de datos de oversampling. La muestra se divide en grupos de entrenamiento y prueba. 5 modelos de regresión fueron evaluados para CF; exactitud, área bajo la curva (AUC), sensibilidad y precisión. El mejor modelo para CF es comparado con MPCCU. Resultados: De 1.197 pacientes, 722 con CF, 3.488 episodios de seguimiento fueron analizados. El de modelo de regresión logística obtuvo el mejor desempeño; exactitud 0,5, AUC 0,49, sensibilidad 0,31 y precisión 0,49. El valor corte de CF fue de 1.773 ug/g. Al comparar ambos modelos, el MPCCU fue superior al de CF todos los parámetros evaluados (Tabla 1). Conclusiones: El MPCCU fue superior al de CF en predecir crisis de CU, esto podría deberse a que la evaluación de varios parámetros clínicos combinados en un modelo que usa IA pueda ser superior a una variable de laboratorio aislada. Ampliar los datos podría ayudar a clarificar estos resultados.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-35

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The post TL 775 MODELO DE CALPROTECTINA FECAL (CF) PARA PREDICCIÓN DE DE CRISIS ES INFERIOR A MODELO PREDICTIVO DE CRISIS DE COLITIS ULCEROSA (MPCCU) BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) appeared first on Congresos Gastrolat.

Introducción: La azatioprina (AZA) es un fármaco ampliamente utilizado. La mielotoxicidad inducida por tiopurinas (MIT) es parcialmente explicada por polimorfismos en enzimas relacionadas a su metabolismo. Una de ellas la nudix hidrolasa 15 (NUDT15), frecuente en nuestra población. Su determinación permite ajustar dosis para evitar MIT. Objetivos: Evaluar si la determinación preventiva del NUDT15 modifica la conducta con respecto al uso de AZA y MIT. Métodos: Estudio observacional, retrospectivo que incluyó pacientes con enfermedad gastroenterológica con estudio de polimorfismo NUDT15 realizado por PCR-RFLP. Se establecieron dos grupos: Grupo 1 (G1) pacientes que ya se encontraban usando AZA y Grupo 2 (G2) previo uso AZA (preventivo). Resultados: Del total de 120 pacientes, 21 (18%) presentó NUDT15 mutado. En el G1 (51 pacientes), 18 (35%) cursaron con MIT (12 con NUDT15 mutado y 6 con NUDT15 no mutado). En G2 (69 pacientes), 34 usaron AZA, sin desarrollo de MIT en ningún paciente. En pacientes que iniciaron AZA, se indicó tratamiento acorde a estado mutacional; 29 dosis plena y 5 dosis ajustada. En un paciente se decidió no iniciar AZA por mutación homocigota. Conclusión: La determinación del polimorfismo del NUDT15 permite guiar la conducta con respecto a dosis de AZA, evitando MIT asociado a mutación.

PDF | DOI: 10.46613/congastro2022-36

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