Investigadores desarrollan un sistema de inteligencia artificial que predice más de 1000 enfermedades años antes de la aparición

En un avance científico considerado un hito en el campo de la medicina preventiva, un equipo de investigación internacional ha anunciado el desarrollo de un nuevo modelo de inteligencia artificial capaz de predecir las probabilidades de que una persona desarrolle enfermedades futuras años antes de que ocurran.

El modelo, que ha sido denominado (Delphi-2M), se basa en técnicas similares a las utilizadas en los chatbots, aprendiendo patrones y secuencias en los datos médicos. Según los investigadores, la herramienta es capaz de predecir más de 1000 enfermedades, abriendo nuevas perspectivas para el manejo temprano de enfermedades y su prevención.

El modelo fue entrenado con los grandes datos registrados en el biobanco británico (UK Biobank), que incluye información médica vital de aproximadamente medio millón de participantes. El sistema analiza el historial médico completo del paciente, los diagnósticos previos y la secuencia de su aparición.

En este sentido, Moritz Gerstung, experto en inteligencia artificial en el Centro Alemán de Investigación del Cáncer, explicó: "Entender una serie de diagnósticos médicos es algo similar a aprender las reglas gramaticales en un texto". Agregando que la herramienta (Delphi-2M) "aprende patrones en los datos de atención médica, diagnósticos previos, combinaciones que ocurren en ellos y secuencias, lo que permite hacer predicciones de gran significado y relevancia para la salud".

Para probar la precisión del modelo, el equipo lo probó con datos de casi dos millones de personas en la base de datos de salud pública de Dinamarca. Los resultados mostraron la capacidad del sistema para identificar a las personas más propensas a sufrir enfermedades como ataques cardíacos, de una manera que supera las predicciones basadas en la edad y otros factores tradicionales.

Sin embargo, los investigadores advirtieron que la herramienta "no está lista para uso clínico aún" y necesita más pruebas. Peter Bannister, investigador en tecnología de la salud y colega en el Instituto de Ingeniería y Tecnología del Reino Unido, señaló el desafío del sesgo de datos, diciendo: "Los investigadores reconocen que ambos conjuntos de datos (británico y danés) están sesgados en términos de edad, raza y resultados de atención médica actuales".

A pesar de los desafíos, los científicos ven un potencial enorme en esta tecnología. Tom Fitzgerald, coautor en el Laboratorio de Biología Molecular Europeo, dijo que estas herramientas pueden ayudar a "mejorar los recursos a través de un sistema de atención médica sobrecargado".

Una de las ventajas únicas mencionadas por Ewan Birney, coautor de la investigación, es que la herramienta (Delphi-2M) "puede diagnosticar todas las enfermedades de una vez y a lo largo de un período de tiempo prolongado", a diferencia de las herramientas actuales que se centran en enfermedades específicas.

Gustavo Sudre, profesor en el King's College de Londres y especialista en inteligencia artificial médica, concluyó que la investigación "parece un paso importante hacia la modelización predictiva escalable e interpretable, y lo más importante, ética".

Cabe mencionar que los médicos en muchos países ya utilizan herramientas predictivas como el programa (QRISK3), pero el nuevo sistema representa un salto cualitativo en términos del rango de enfermedades y el período de tiempo que predice.