Aktualna sytuacja w Polsce i za wschodnią granicą zrodziła szereg wyzwań, z którymi muszą się zmierzyć lekarze i wirusolodzy. Twórcy projektu badawczego zwracają uwagę, że w ostatnich miesiącach widoczny jest znaczący wzrost liczby osób będących nosicielami wirusa HIV,  które dotarły do Polski zza wschodniej granicy, a w szczególności z Ukrainy. Zarówno polscy pacjenci, jak i goście ze wschodu wymagają odpowiedniej terapii, najlepiej pod obserwacją lekarza specjalisty. Odpowiednio prowadzona  – spowolni rozwój chorób związanych z HIV i jednocześnie pozwoli zmniejszyć ryzyko rozprzestrzeniania się wirusa HIV wśród różnych grup w populacji.

Aktualne zalecenia WHO odnośnie  zarządzania  i postępowaniem z populacjami osób żyjącymi z HIV zawierają dwa podejścia: terapię antyretrowirusową (ART) oraz doustną profilaktykę przedekspozycyjną (PrEP) jako wybór prewencyjny dla osób znajdujących się w wysokim ryzyku zakażenia HIV. Niestety nie jest możliwe objecie leczeniem wszystkich osób z grup ryzyka, ponadto PrEP przeznaczona jest wyłącznie dla osób niezakażonych HIV i tych o bardzo wysokim ryzyku zakażenia.

Ponieważ w Polsce wzrasta liczba zakażeń wirusem HIV, konieczne jest monitorowanie jego rozprzestrzeniania się w populacji polskiej i wśród grup narażonych na zakażenia.

Autorzy projektu planują wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do oceny ryzyka zakażenia HIV. Dysponują danymi opisującymi zachowania pacjentów już zarażonych i chcieliby te dane wykorzystać do uczenia algorytmów, szacujących ryzyko zakażenia. Modelowanie matematyczne mogłoby pomóc w określeniu skuteczności zapobiegania nowym zakażeniom HIV-1 i opłacalności wprowadzenia PrEP w Polsce.

Celem projektu jest stworzenie kalkulatora, który pozwoli ocenić ryzyko zakażenia HIV. Będzie on towarzyszył w pracy lekarzom chorób zakaźnych. Jego danymi wejściowymi będą te opisujące pacjenta: płeć, wiek, miejsce zamieszkania, różne czynniki ryzyka, orientację seksualna itp. Ponadto będzie to też szacowanie ryzyka, które zostanie przełożone na rekomendację odpowiedniej profilaktyki przedekspozycyjnej. Po wytrenowaniu algorytmu, kalkulator zostanie skonteneryzowany i umieszczony na serwerze tak, żeby było możliwe udostępnianie wyników jego pracy przez API lub na stronie Internetowej w formularzu.

Lider projektu: Marcin Horecki

https://old.pum.edu.pl/wydzialy/wydzial-medycyny-i-stomatologii/klinika-chorob-zakaznych,-tropikalnych-i-nabytych-niedoborow-immunologicznych