Maestría Estadística Aplicada y Ciencia de Datos · 2026

Identificación de fenotipos clínicos en artritis reumatoide mediante aprendizaje no supervisado: análisis de una muestra real en Colombia

Resumen

Introducción: La artritis reumatoide se caracteriza por una marcada heterogeneidad clínica que limita la eficacia de los enfoques terapéuticos uniformes. La aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado en datos de práctica clínica real ofrece una vía para identificar subgrupos de pacientes con perfiles diferenciados, con potenciales implicaciones para estrategias de atención más personalizadas. Objetivo: Identificar patrones clínicos en pacientes colombianos con artritis reumatoide atendidos en condiciones de práctica clínica real mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Métodos: Estudio analítico de corte transversal en 3.161 pacientes con artritis reumatoide atendidos en un centro especializado de cuarto nivel en Bogotá (enero–junio 2022). Los datos faltantes fueron manejados mediante imputación múltiple (MICE). La reducción de dimensionalidad se realizó con Análisis Factorial de Datos Mixtos y visualización bidimensional complementaria mediante UMAP. El clustering empleó PAM con distancia de Gower sobre 14 variables clínicas, serológicas y de comorbilidad. La selección del número óptimo de conglomerados se basó en el índice de silueta y métricas internas de validación; la estabilidad estructural fue evaluada mediante bootstrap (B=100, índice de Jaccard). Se realizó un análisis de sensibilidad incorporando variables de tratamiento basal. Resultados: Se identificaron tres fenotipos clínicos. El fenotipo seropositivo inmunoactivo (48,9%) se caracterizó por alta positividad de autoanticuerpos (factor reumatoide 90,8%; anti-CCP 90,6%), función renal preservada y mayor proporción de actividad inflamatoria residual. El fenotipo inflamatorio-envejecimiento con fragilidad ósea (33,1%) agrupó pacientes de mayor edad, con mayor duración de la enfermedad, deterioro renal y prevalencia del 100% de osteoporosis. El fenotipo seronegativo cardiometabólico (18,0%) presentó baja seropositividad, mayor índice de masa corporal y alta carga de hipertensión arterial (61,5%) y diabetes mellitus (15,1%). El modelo mostró adecuada calidad interna (silueta = 0,295) y alta estabilidad bootstrap (Jaccard promedio=0,966). El análisis de sensibilidad confirmó que los fenotipos reflejan heterogeneidad clínica intrínseca, independiente de la exposición farmacológica. Conclusiones: El clustering PAM con distancia de Gower identificó tres fenotipos clínicamente diferenciables en una muestra colombiana de pacientes con artritis reumatoide con variables de naturaleza mixta. Estos hallazgos subrayan la heterogeneidad de la enfermedad y ofrecen bases para estrategias de estratificación clínica en el contexto latinoamericano.

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