Predicción del riesgo de fracaso virológico en pacientes VIH/SIDA atendidos en Colombia. Semestre de industria

RESUMEN : El manejo del Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH) ha avanzado significativamente gracias a la terapia antirretroviral (TAR), pero el fracaso virológico (FV) sigue siendo un desafío crítico en la atención clínica. Este fenómeno, caracterizado por la incapacidad del tratamiento para supr...

Full description

Autores:
Ramírez Cuervo, Juan José
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/45599
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/45599
Palabra clave:
VIH
HIV
Terapia Antirretroviral Altamente Activa
Antiretroviral Therapy, Highly Active
Aprendizaje automático
Machine learning
Fracaso virológico
Modelo predictivo
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https://id.nlm.nih.gov/mesh/D006678
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openAccess
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description RESUMEN : El manejo del Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH) ha avanzado significativamente gracias a la terapia antirretroviral (TAR), pero el fracaso virológico (FV) sigue siendo un desafío crítico en la atención clínica. Este fenómeno, caracterizado por la incapacidad del tratamiento para suprimir eficazmente la carga viral, conlleva graves consecuencias para los pacientes y el sistema de salud. Este trabajo desarrolló un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático para anticipar el riesgo de FV en pacientes con VIH en Colombia. A través de la recopilación y análisis de datos clínicos, sociodemográficos y de tratamiento, se identificaron los principales factores de riesgo asociados. El modelo fue evaluado mediante métricas como precisión, sensibilidad y especificidad, y se implementó una interfaz de usuario intuitiva para facilitar su uso en entornos clínicos. Los resultados sugieren que esta herramienta puede optimizar el manejo del tratamiento antirretroviral, reducir las tasas de FV y contribuir al cumplimiento de las metas 95-95-95 en Colombia, apoyando así los objetivos globales de control del VIH.
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El modelo fue evaluado mediante métricas como precisión, sensibilidad y especificidad, y se implementó una interfaz de usuario intuitiva para facilitar su uso en entornos clínicos. Los resultados sugieren que esta herramienta puede optimizar el manejo del tratamiento antirretroviral, reducir las tasas de FV y contribuir al cumplimiento de las metas 95-95-95 en Colombia, apoyando así los objetivos globales de control del VIH.ABSTRACT : The management of Human Immunodeficiency Virus (HIV) has advanced significantly thanks to antiretroviral therapy (ART), but virologic failure remains a critical challenge in clinical care. This phenomenon, characterized by the inability of treatment to effectively suppress viral load, carries serious consequences for patients and the health care system. This work developed a predictive model based on machine learning techniques to anticipate the risk of virologic failure in HIV patients in Colombia. Through the collection and analysis of clinical, sociodemographic and treatment data, the main associated risk factors were identified. The model was evaluated using metrics such as accuracy, sensitivity and specificity, and an intuitive user interface was implemented to facilitate its use in clinical settings. The results suggest that this tool can optimize the management of antiretroviral treatment, reduce virological failure rates and contribute to the achievement of the 95-95-95 goals in Colombia, thus supporting global HIV control objectives.PregradoBioingeniero37 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Bioingenieríahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/An error occurred getting the license - uri.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Predicción del riesgo de fracaso virológico en pacientes VIH/SIDA atendidos en Colombia. 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