Predicción de Manifestaciones Extraintestinales en EII mediante Inteligencia Artificial (Estudio Clínico)

Las manifestaciones extraintestinales (EIMs) —que incluyen inflamación en articulaciones, ojos, piel y vías biliares— afectan significativamente la calidad de vida y aumentan la morbilidad en pacientes con Enfermedad Inflamatoria Intestinal (EII). Un estudio clínico reciente co-autoreado por las doctoras y doctores del equipo de Gastrozen evaluó variables clínicas y genéticas en una cohorte latinoamericana de 414 pacientes con EII para predecir el riesgo de desarrollar estas manifestaciones utilizando algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial.

Uso de Machine Learning para el Diagnóstico Preventivo

La investigación empleó modelos de Machine Learning (regresión logística, random forest y gradient boosting). Los resultados mostraron que aproximadamente un tercio (29%) de los pacientes con EII analizados experimentó manifestaciones extraintestinales. Los factores de riesgo más determinantes identificados fueron variantes genéticas específicas (como rs9936833, rs4410871, rs3132680 y rs3823417), la edad al momento del diagnóstico, los antecedentes familiares de EII y el uso previo de terapia anti-TNF.

Este trabajo demuestra que los modelos predictivos basados en IA logran identificar de forma temprana a los pacientes con alto riesgo de complicaciones sistémicas, permitiendo a los especialistas de Gastrozen pautar estrategias preventivas personalizadas en la consulta de telemedicina.

Referencia Científica y Enlace al Estudio

Pérez-Jeldres T, Reyes-Pérez P, Gonzalez-Hormazabal P, Avendano C, Segovia Melero R, Azocar L, Silva V, De La Vega A, Arriagada E, et al. Prediction of Extraintestinal Manifestations in Inflammatory Bowel Disease Using Clinical and Genetic Variables with Machine Learning in a Latin IBD Group. Int J Mol Sci. 2025. DOI: 10.3390/ijms26125741. Ver publicación en PubMed →