Identificando Clústeres de Enfermedades en la Multimorbilidad

La Multimorbilidad es cuando una persona tiene dos o más condiciones de salud a largo plazo al mismo tiempo. Esta situación es común y puede complicar la atención médica tanto para los pacientes como para los sistemas de salud. Las personas con multimorbilidad a menudo tienen una calidad de vida más baja, enfrentan un mayor riesgo de muerte, necesitan más cuidados médicos y generan mayores costos de atención.

#La importancia de identificar grupos de enfermedades

Las investigaciones han demostrado que hay grupos específicos o "clusters" de condiciones de salud que suelen ocurrir juntas en pacientes con multimorbilidad. Reconocer estos grupos puede ayudar a los profesionales de la salud a entender las relaciones entre las enfermedades y mejorar la atención al paciente. Mientras que algunos grupos de enfermedades, como los relacionados con el síndrome metabólico, son bien conocidos, otros todavía se están estudiando.

Con los avances en tecnología y análisis de datos, los investigadores ahora pueden usar grandes cantidades de datos de salud para encontrar estos grupos menos obvios. Identificando cómo están conectadas diferentes enfermedades, los servicios de salud pueden organizarse mejor para satisfacer las necesidades de los pacientes y mejorar las opciones de tratamiento.

#Desafíos en la investigación actual

A pesar del progreso, los métodos actuales para identificar grupos de enfermedades tienen algunas limitaciones. Por ejemplo, muchos estudios han analizado solo un número limitado de condiciones de salud, lo que puede pasar por alto conexiones importantes. Además, la mayoría de los estudios se enfocan en una única forma de agrupar enfermedades, lo que puede no reflejar la complejidad de cómo interactúan.

Usando nuevos enfoques, como los métodos de agrupamiento basados en grafos, los investigadores pueden examinar datos desde múltiples perspectivas. Esto puede revelar conexiones entre enfermedades que antes no se habían notado.

#El papel del Procesamiento de Lenguaje Natural

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un campo de la inteligencia artificial que se ocupa de cómo las computadoras entienden el lenguaje humano. Recientemente, se han aplicado técnicas de NLP a los datos de salud, ayudando a analizar registros de pacientes y encontrar patrones en condiciones de salud.

Al observar cómo se registran las enfermedades en los registros de pacientes, el NLP puede crear "embeddings de enfermedades". Estas son representaciones matemáticas que capturan cómo se relacionan las enfermedades entre sí basándose en su aparición en los registros de pacientes. Este nuevo enfoque permite entender mejor las relaciones entre enfermedades, lo que puede mejorar los métodos de agrupamiento.

#Objetivo del estudio

Este estudio tiene como objetivo identificar grupos de enfermedades utilizando tanto técnicas tradicionales como modernas. Primero, compararemos dos métodos para generar embeddings de enfermedades: uno basado en la frecuencia con la que las enfermedades ocurren juntas y otro que considera las secuencias en las que aparecen las enfermedades en los registros de los pacientes. Segundo, emplearemos una nueva técnica de agrupamiento que puede considerar múltiples resoluciones, lo que significa que puede ver los grupos de enfermedades desde diferentes ángulos.

#Descripción de los datos

Los datos utilizados en este estudio provienen de un gran grupo de pacientes en Inglaterra. Más de 15 millones de adultos estaban registrados en una base de datos desde enero de 2015 hasta enero de 2020. De estos, alrededor de 10.5 millones tenían al menos dos de un conjunto específico de 212 condiciones a largo plazo.

Los datos incluyen varios detalles sobre los pacientes, como edad, género y etnia, que son importantes para entender los patrones de enfermedades. Construimos dos tipos de secuencias de enfermedades para comparación: una que incluye todos los códigos de salud registrados para cada paciente y otra que solo incluye la primera aparición de cada condición.

#Generando embeddings de enfermedades

Para crear los embeddings de enfermedades, utilizamos dos métodos. El primer método involucró técnicas tradicionales de reducción de dimensionalidad, que ayudan a simplificar datos complejos. Este método se enfocó en encontrar patrones en cómo las enfermedades co-ocurren en los registros de los pacientes.

También aplicamos tres modelos diferentes de NLP para generar embeddings adicionales. Estos modelos ayudan a capturar el contexto de las enfermedades en función de cuán frecuentemente aparecen juntas en los registros. Evaluamos estos modelos contra una lista curada de pares de enfermedades bien establecidos para ver qué tan bien identificaban relaciones conocidas.

#Agrupando embeddings de enfermedades

Una vez que generamos los embeddings de enfermedades, aplicamos un nuevo método de agrupamiento llamado Detección de Comunidad Multiescala de Markov (MMCD). Este enfoque ayuda a identificar grupos de enfermedades en diferentes niveles de resolución, permitiéndonos ver tanto Agrupamientos finos como gruesos.

Al comparar los grupos identificados a través de MMCD con aquellos creados usando métodos tradicionales, encontramos que MMCD produjo grupos más equilibrados con mejor similitud entre enfermedades. Esto significa que los pares de enfermedades conocidas tenían más probabilidades de agruparse juntos en MMCD que en los métodos de agrupamiento tradicionales.

#Comparación con la clasificación ICD-10

También comparamos nuestros grupos de enfermedades identificados con clasificaciones establecidas de enfermedades, como el sistema ICD-10. Los resultados mostraron que había diferencias significativas entre los grupos que identificamos y la clasificación tradicional, indicando que la forma en que las enfermedades se asocian en datos del mundo real puede diferir de las taxonomías estándar.

#Describiendo los grupos de enfermedades

Después de identificar los grupos, asignamos etiquetas a cada uno basado en las enfermedades incluidas dentro de ellos. Esto ayuda a proporcionar una visión general de los patrones encontrados en los datos. En varias resoluciones, encontramos grupos que contenían agrupamientos familiares, como aquellos asociados con el síndrome metabólico, accidentes cerebrovasculares y otras condiciones bien establecidas.

Por ejemplo, a una resolución más fina, identificamos grupos que incluían enfermedades que afectan a personas más jóvenes, mientras que a una resolución más gruesa, estas enfermedades se agruparon con aquellas más comunes en poblaciones mayores. Esta estructura cuasi-hierárquica indica cómo están relacionadas las enfermedades en diferentes escalas.

#Perspectivas a partir del agrupamiento basado en secuencias

Los grupos generados a partir del enfoque basado en secuencias tendieron a capturar información adicional sobre las enfermedades, como causas subyacentes o caminos comunes. Por ejemplo, identificamos condiciones autoinmunes que se agruparon por separado basándose en sus características específicas.

Al examinar grupos que usaron secuencias de enfermedades, encontramos algunas agrupaciones inesperadas. Por ejemplo, el cáncer de tiroides se colocó en grupos con otros tipos de cáncer, lo que puede sugerir relaciones que no son inmediatamente obvias.

#La importancia del agrupamiento multiresolución

Usar un enfoque multiresolutivo permite una mejor análisis de cómo las enfermedades se agrupan en diferentes escalas. Descubrimos que ciertas enfermedades mantenían sus asignaciones de grupo a través de las resoluciones, mientras que otras cambiaban, reflejando la naturaleza compleja de las relaciones entre enfermedades.

Este método muestra promesas para revelar nuevas asociaciones de enfermedades y entender las complejidades de la multimorbilidad. Mientras que algunos grupos fueron fáciles de interpretar, otros requirieron más investigación para entender completamente las relaciones entre las enfermedades.

#Implicaciones clínicas

Los grupos identificados en este estudio ofrecen valiosos conocimientos para los proveedores de salud. Al reconocer los patrones comunes en la multimorbilidad, los médicos pueden adaptar su atención para adecuarse mejor a los pacientes con múltiples condiciones. Por ejemplo, entender cómo ciertos enfermedades se agrupan puede ayudar a desarrollar planes de tratamiento específicos que aborden la naturaleza interconectada de estos problemas de salud.

Además, los hallazgos resaltan la importancia de utilizar datos a gran escala para informar las prácticas de salud. Los métodos tradicionales de clasificación de enfermedades pueden no reflejar la realidad de cómo las condiciones de salud interactúan en pacientes reales. Este estudio enfatiza la necesidad de adaptar nuestra comprensión de las relaciones entre enfermedades según los datos del mundo real.

#Direcciones futuras

De cara al futuro, hay varias formas de ampliar esta investigación. Una posibilidad es agrupar a los pacientes según sus enfermedades en lugar de enfocarse únicamente en los grupos de enfermedades. Esto podría proporcionar información sobre cómo diferentes perfiles de pacientes se relacionan con los resultados de salud.

Además, futuros estudios podrían explorar cómo la edad, el género y factores socioeconómicos influyen en el agrupamiento de enfermedades. Al estratificar los grupos según estas características, los investigadores podrían descubrir más sobre las conexiones entre enfermedades menos comunes.

En conclusión, este estudio demuestra el potencial de combinar técnicas avanzadas de agrupamiento con datos de salud a gran escala para mejorar nuestra comprensión de la multimorbilidad. Identificar grupos de enfermedades a través de métodos tradicionales y modernos puede arrojar luz sobre cómo interactúan las condiciones de salud, lo que en última instancia conduce a una mejor atención y manejo del paciente.