[ca] En aquest projecte he aplicat anàlisi de supervivència i algorismes d'aprenentatge automàtic per a estudiar la curació viral en pacients infectats amb el virus de la immunodeficiència humana (VIH) a partir d'un estudi d'assaig clínic amb agents antiretrovirals. Un dels principals desafiaments en aquest context és la presència d'instàncies els resultats de les quals són inobservables després d'un cert moment, bé per un seguiment insuficient o perquè no van presentar l'esdeveniment estudiat (censura). Actualment, s'estan desenvolupant diversos algorismes d'aprenentatge automàtic adaptats per a analitzar dades censurades. He estudiat tres mètodes d'aprenentatge automàtic existents en el context descrit: Naïve Bayes, Xarxes neuronals artificials i Regressió logística i els he comparat amb mètodes estadístics clàssics. S'ha utilitzat una base de dades d'un assaig clínic, que conté dades reals sobre el temps fins al fracàs del tractament antiretroviral en pacients infectats pel VIH. La base de dades va requerir el maneig de les dades que manca que es va dur a terme mitjançant l'algorisme MICE. Després de l'anàlisi de supervivència, els dos agents antiretrovirals provats semblen tenir una eficàcia similar en el tractament de la infecció per VIH. Després d'aplicar els algorismes d'aprenentatge automàtic seleccionats per a estudiar la cura viral, el seu rendiment no va ser superior al dels models estadístics clàssics (model de Coix), fins i tot després de l'optimització. No obstant això, el rendiment obtingut amb els tres mètodes d'aprenentatge automàtic provats va ser prou alt com per a considerar una major optimització d'aquests algorismes en aquest camp.

[es] En este proyecto he aplicado análisis de supervivencia y algoritmos de aprendizaje automático para estudiar la curación viral en pacientes infectados con el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) a partir de un estudio de ensayo clínico con agentes antirretrovirales. Uno de los principales desafíos en este contexto es la presencia de instancias cuyos resultados son inobservables después de cierto momento, bien por un seguimiento insuficiente o porque no presentaron el evento estudiado (censura). Actualmente, se están desarrollando varios algoritmos de aprendizaje automático adaptados para analizar datos censurados. He estudiado tres métodos de aprendizaje automático existentes en el contexto descrito: Naïve Bayes, Redes neuronales artificiales y Regresión logística y los he comparado con métodos estadísticos clásicos. Se ha utilizado una base de datos de un ensayo clínico, que contiene datos reales sobre el tiempo hasta el fracaso del tratamiento antirretroviral en pacientes infectados por el VIH. La base de datos requirió el manejo de los datos faltantes que se llevó a cabo mediante el algoritmo MICE. Tras el análisis de supervivencia, los dos agentes antirretrovirales probados parecen tener una eficacia similar en el tratamiento de la infección por VIH. Después de aplicar los algoritmos de aprendizaje automático seleccionados para estudiar la cura viral, su rendimiento no fue superior al de los modelos estadísticos clásicos (modelo de Cox), incluso después de la optimización. Sin embargo, el rendimiento obtenido con los tres métodos de aprendizaje automático probados fue lo suficientemente alto como para considerar una mayor optimización de estos algoritmos en este campo.