Gilead Sciences y Telómera han desarrollado PREDICE, un innovador Modelo de Predicción de Riesgo de VIH. Esta herramienta utiliza datos estructurados de historias clínicas electrónicas para identificar a las personas con riesgo elevado de tener VIH, permitiendo una estrategia de cribado dirigido que busca reducir significativamente el diagnóstico tardío y, por ende, evitar nuevas transmisiones. Este avance se presenta como un paso crucial para contribuir al control de la infección en España, donde aproximadamente el 7,5% de las personas con VIH desconocen su estado serológico, representando un riesgo considerable, y el diagnóstico tardío afectó al 49% de los nuevos casos en 2023.

El modelo PREDICE ha demostrado una notable capacidad para detectar más del 70% de los casos de VIH en una población al cribar a menos del 4% de las personas, lo que resulta en una prevalencia de más del 2,5% en el grupo cribado. Para ello, se basa únicamente en información como enfermedades previamente diagnosticadas, edad y sexo al nacimiento. Este enfoque optimiza el uso de los recursos sanitarios, aumentando la eficiencia en la detección. El modelo está diseñado para integrarse en los sistemas de historia clínica electrónica, permitiendo al sistema alertar automáticamente a los clínicos sobre pacientes de alto riesgo y mejorando la eficiencia en la identificación de candidatos para la prueba de VIH.