Ponente
Descripción
El lupus eritematoso sistémico (LES) es una enfermedad autoinmune crónica con curso clínico fluctuante, donde las infecciones urinarias constituyen una complicación frecuente y relevante. La identificación de factores de riesgo asociados requiere el seguimiento longitudinal de pacientes y el análisis de grandes volúmenes de datos clínico-laboratoriales, lo que plantea un desafío tanto clínico como estadístico.
En este trabajo se presenta el desarrollo de una plataforma web diseñada para la captura sistemática y estructurada de datos de pacientes con y sin LES. La aplicación, construida bajo el patrón Modelo–Vista–Controlador e implementada con tecnologías de código abierto (Angular, Spring Boot, PostgreSQL), permite el registro seguro de variables clínicas y de laboratorio, la trazabilidad de visitas consecutivas y la generación automatizada de reportes.
Más allá de su carácter instrumental, la plataforma sienta las bases para modelos matemáticos y estadísticos orientados a: (i) identificar factores de riesgo de infecciones urinarias en pacientes con LES mediante análisis de regresión logística y árboles de decisión; (ii) predecir la evolución clínica individual a partir de datos longitudinales; y (iii) apoyar la toma de decisiones médicas basadas en evidencia. La validación del sistema con profesionales de salud mostró una reducción del tiempo de registro del 60% y una alta usabilidad (95% de satisfacción). Se discute cómo la integración de herramientas digitales con enfoques de modelado biomatemático puede potenciar la investigación clínica en enfermedades autoinmunes.