La mejora en el diagnóstico de la infección por VIH es un tema vital para avanzar en el control de la epidemia y en la consecución del objetivo de la OMS para 2030 de 95-95-95. Se estima que en España un 15% de pacientes con infección por VIH desconocen su estatus serológico. Por tanto, existe un margen de mejora importante. Se han realizado varios estudios sobre estrategias de cribado y se reconoce como la más coste-eficiente aquella basada en indicadores. Sin embargo, el cribado en algunos ámbitos como la hospitalización no ha recibido suficiente atención. Además, se han objetivado algunas barreras para la realización de serología de VIH en los profesionales como falta de concienciación, formación y tiempo. Se propone el desarrollo de una herramienta informática de ayuda al diagnóstico automático mediante el desarrollo de un sistema de alerta basado en la explotación de la información de la historia clínica electrónica hospitalaria a través de técnicas de aprendizaje automático y estudio de lenguaje natural. Se creará un algoritmo que detecte de forma automática los casos de riesgo elevado de infección por VIH en la historia clínica, basándose en una serie de indicadores. Este algoritmo será validado y se calculará su sensibilidad y especificidad. Una vez desarrollado, las alertas serán trasladadas a los clínicos responsables para plantear el cribado de la infección VIH en estos pacientes. Este algoritmo podrá ser exportable en una fase posterior a hospitales con historia clínica electrónica.

VIH
diagnóstico
procesamiento lenguaje natural

Acción Estratégica en Salud (AES)