Ibáñez P1,2, Achondo J2, Mora J4, Cartes S3, Arancibia A3, Pizarro G1,2. 1Departamento de Gastroenterología, 2Programa de EII, 3Centro de innovación, Clínica Las Condes.
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
XLIX Congreso Chileno de Gastroenterología – 2022