Una IA predice el riesgo de más de 1.000 enfermedades hasta 20 años antes

Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir cómo será la salud de una persona décadas antes. La herramienta, llamada Delphi-2M, puede anticipar el riesgo y el momento de aparición de más de mil enfermedades, utilizando únicamente el historial médico del paciente.

El proyecto ha sido liderado por investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y la Universidad de Copenhague. Para entrenar el modelo se utilizaron los historiales clínicos de 400.000 personas del Reino Unido y luego se probó con datos de casi 2 millones de pacientes en Dinamarca, logrando una precisión igual o superior a la de las otras herramientas existentes.

Delphi-2M no solo predice probabilidades de enfermedad, sino que también puede simular trayectorias de salud de hasta 20 años y generar datos sintéticos que protegen la privacidad de los pacientes, al tiempo que permiten entrenar otros modelos de IA. Según los autores, esta capacidad podría ser útil para identificar a personas con mayor riesgo, orientar programas de detección precoz y planificar los servicios sanitarios a largo plazo.

"Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que es posible que la IA aprenda muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilice esta información para generar predicciones significativas", explica Ewan Birney, director ejecutivo interno del EMBL.

Por su parte, Tom Fitzgerald, científico del Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL, añade: "Al modelar cómo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo surgen ciertos riesgos y cuál es la mejor manera de planificar intervenciones tempranas. Es un gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención sanitaria".

¿Cómo funciona?

Delphi-2M funciona especialmente bien en enfermedades con patrones de progresión claros, como ciertos tipos de cáncer, ataques cardíacos o infecciones graves en la sangre. Sin embargo, su fiabilidad disminuye en patologías más variables, como los trastornos de salud mental o complicaciones relacionadas con el embarazo, que dependen de factores más impredecibles.

Al igual que las predicciones meteorológicas, la IA ofrece estimaciones de riesgo, no certezas absolutas. Además, los investigadores reconocen que el modelo refleja ciertos sesgos demográficos debido a la composición de los datos de entrenamiento, como la baja representación de algunos grupos étnicos. Por ello, advierten que no debe utilizarse para tomar decisiones médicas directas sin estudios adicionales.

Un gran avance en la ciencia

A pesar de estas limitaciones, Delphi-2M ya representa una herramienta eficiente para la investigación, al permitir comprender mejor la progresión de las enfermedades, explorar cómo el estilo de vida y las patologías previas afectan los riesgos futuros y simular escenarios de salud con datos artificiales cuando el acceso a información real es limitado.

"Este es el comienzo de una nueva forma de entender la salud humana y la progresión de las enfermedades", concluye Moritz Gerstung, jefe de la División de IA en Oncología del DKFZ y antiguo jefe del grupo del EMBL. Los investigadores prevén que futuras versiones del modelo puedan incorporar más tipos de información médica y ayudar a mejorar la atención sanitaria personalizada.

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