Aplicación de técnicas de la Inteligencia Artificial para la predicción de riesgo de alergia a fármacos.

En los últimos años existe un interés creciente en el diseño de modelos predictivos de alergia a ß-lactámicos basados en la historia clínica. La regresión logística y los árboles de decisión han sido los métodos más utilizados. Sin embargo, el rendimiento de estos métodos no parece aceptable para predecir con precisión la alergia a este grupo de fármacos. Otros métodos potenciales capaces de predecir la alergia a medicamentos son las herramientas de Inteligencia Artificial, que han demostrado su utilidad en otras áreas de la medicina. En este sentido, dentro de la colaboración entre el GIR Robótica y Sociedad de la Universidad de Salamanca y el GIR Alergología, junto con el Servicio de Alergología del Complejo Asistencial Universitario de Salamanca (CAUSA) se desarrollado una Red Neuronal Artificial (RNA) que, a partir de los datos procesados procedentes de la anamnesis de los pacientes estudiados por sospecha de alergia a los ß-lactámicos, realizó una estimación de si el paciente presentaba alergia ß-lactámicos. Esta RNA ha demostrado un buen rendimiento en la predicción de hipersensibilidad al ß-lactámicos, sin diagnosticar erróneamente reacciones alérgicas graves.

Actualmente se está trabajando con herramientas dentro del ámbito del aprendizaje automático (Machine Learning) para la extracción de conocimiento de las historias clínicas de los pacientes con sospecha de alergia a ß-lactámicos y AINE y su uso en la predicción de hipersensibilidad (problema de clasificación) o en la estimación del riesgo padecerla (problema de predicción).