[ca] La lipodistròfia és una alteració en la distribució del greix corporal associada a VIH i el seu tractament farmacològic, que pot ser factor de risc per a altres problemes de salut, pel que la seva identificació i predicció poden contribuir a millorar la qualitat de vida d'aquests pacients. L'objectiu d'aquest treball era aplicar mètodes de machine learning (ML) a una base de dades real amb mesures de densitat òssia, massa magra i massa grassa obtingudes mitjançant DEXA d'una mostra de pacients amb infecció per VIH, amb mesures repetides, buscant desenvolupar eines per identificar la lipodistròfia i predir la seva evolució. Primer es va estudiar l'estructura de les dades mitjançant mètodes correlacionals i PCA, trobant altes correlacions entre variables, amb 6 components principals que podien explicar més de l'90% de la variància original continguda en 58 variables. Els models de ML van mostrar, a nivell transversal, una classificació molt precisa de la lipodistròfia si s'incloïen en el model variables quantificant la massa grassa, però un rendiment pobre si s'intentava predir la lipodistròfia a partir d'altres teixits. Per incorporar l'estructura longitudinal, es van utilitzar models lineals mixtos i una aproximació combinada (MEml, Mixed Effects machine learning). Totes dues tècniques van mostrar una bona capacitat predictiva. El mètode de MEml permet a més predir la lipodistròfia a nivell longitudinal. Els resultats indiquen el potencial dels mètodes de ML per a la classificació i predicció de les alteracions en la distribució dels teixits corporals en el IV context de la infecció per VIH.

[es] La lipodistrofia es una alteración en la distribución de la grasa corporal asociada al VIH y su tratamiento farmacológico, que puede ser factor de riesgo para otros problemas de salud, por lo que su identificación y predicción pueden contribuir a mejorar la calidad de vida de estos pacientes. El objetivo de este trabajo era aplicar métodos de machine learning (ML) a una base de datos real con medidas de densidad ósea, masa magra y masa grasa obtenidas mediante DEXA de una muestra de pacientes con infección por VIH, con medidas repetidas, buscando desarrollar herramientas para identificar la lipodistrofia y predecir su evolución. Primero se estudió la estructura de los datos mediante métodos correlacionales y PCA, encontrando altas correlaciones entre variables, con 6 componentes principales que podían explicar más del 90% de la varianza original contenida en 58 variables. Los modelos de ML mostraron, a nivel transversal, una clasificación muy precisa de la lipodistrofia si se incluían en el modelo variables cuantificando la masa grasa, pero un rendimiento pobre si se intentaba predecir la lipodistrofia a partir de otros tejidos. Para incorporar la estructura longitudinal, se utilizaron modelos lineales mixtos y una aproximación combinada (MEml, Mixed Effects machine learning). Ambas técnicas mostraron una buena capacidad predictiva. El método de MEml permite además predecir la lipodistrofia a nivel longitudinal. Los resultados indican el potencial de los métodos de ML para la clasificación y predicción de las alteraciones en la distribución de los tejidos corporales en el iv contexto de la infección por VIH.