IA predice enfermedades: así sabrás tu salud dentro de 20 años
Un equipo de investigadores europeos desarrolló Delphi-2M, un modelo de inteligencia artificial entrenado con datos médicos que puede anticipar el riesgo de más de 1.250 enfermedades con hasta 20 años de anticipación. La herramienta abre nuevas posibilidades para la medicina predictiva, aunque todavía enfrenta limitaciones y no está lista para uso clínico directo.
¿Te imaginas saber qué enfermedades podrías desarrollar en las próximas dos décadas? Lo que hasta hace poco parecía ciencia ficción comienza a tomar forma gracias a la inteligencia artificial (IA). Un equipo de investigadores europeos presentó Delphi-2M, un modelo capaz de anticipar el riesgo de más de 1.250 enfermedades con hasta 20 años de anticipación.
La innovación, desarrollada por el Instituto Europeo de Bioinformática, la Universidad de Copenhague y el Centro Alemán de Investigación del Cáncer, representa un avance significativo en la medicina predictiva. Su potencial podría transformar la forma en que entendemos la salud y cómo los sistemas sanitarios planifican la atención de los pacientes.
Delphi-2M: un vistazo al futuro de la salud
El modelo Delphi-2M se construyó sobre la base de GPT-2, uno de los modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI. En lugar de generar texto, este sistema fue entrenado para “leer” y aprender de historiales clínicos, aplicando la lógica de los modelos de lenguaje a la evolución de datos médicos.
Para su desarrollo se usaron los registros de 400.000 pacientes del Biobanco del Reino Unido, incluyendo variables como edad, género, índice de masa corporal, tabaquismo y consumo de alcohol. Estos datos permitieron que la IA reconociera patrones médicos y “aprendiera” cómo ciertas enfermedades se desarrollan a lo largo del tiempo.
Moritz Gerstung, coautor del estudio y científico de datos en el Centro Alemán de Investigación del Cáncer, explicó: “Delphi-2M aprende la gramática de los datos de salud para modelar los historiales médicos como secuencias de eventos que se desarrollan a lo largo del tiempo”.
El resultado: un sistema que no solo puede estimar la probabilidad de desarrollar una enfermedad, sino también predecir cuándo podría aparecer.
¿Qué diferencia a Delphi-2M de otros modelos de IA?
Hasta ahora, muchas herramientas basadas en IA se enfocaban en predecir una sola enfermedad, como el cáncer de mama o los infartos. Eso limitaba la visión integral de la salud de una persona. Delphi-2M busca superar ese obstáculo al ofrecer un panorama completo de posibles riesgos.
Gerstung señala que, con las tecnologías actuales, “un profesional de la salud tendría que ejecutar docenas de modelos distintos para ofrecer una respuesta completa”. Con Delphi-2M, en cambio, el análisis es unificado y abarca más de un millar de afecciones.
En pruebas realizadas con los datos del Biobanco británico, sus predicciones igualaron o incluso superaron la precisión de sistemas especializados en enfermedades concretas. Además, se verificó su desempeño con 1,9 millones de pacientes del Registro Nacional de Dinamarca, donde mostró resultados consistentes, lo que sugiere que puede adaptarse a diferentes contextos nacionales.
Cómo funciona la predicción de enfermedades
El funcionamiento de Delphi-2M se asemeja al de los modelos de lenguaje que generan texto. En lugar de palabras, el sistema trabaja con eventos médicos: consultas, diagnósticos, tratamientos y su secuencia en el tiempo.
Con esta lógica, la IA identifica patrones de progresión. Por ejemplo, puede detectar que determinados factores de estilo de vida, sumados a condiciones previas, aumentan las probabilidades de diabetes o enfermedades cardiovasculares en un rango de tiempo específico.
El estudio, publicado en la revista Nature, indica que el modelo es especialmente eficaz para patologías con progresión clara y constante, como la diabetes tipo 2 o los infartos. Sin embargo, su precisión es menor en enfermedades raras o aquellas fuertemente influidas por factores ambientales y genéticos particulares.
Los investigadores advierten que sus resultados deben interpretarse como probabilidades y no certezas absolutas. Tal como señaló Tom Fitzgerald, investigador del Instituto Europeo de Bioinformática: “Nuestro modelo no describe con exactitud la salud futura de una persona, sino que ofrece estimaciones sobre la probabilidad de que aparezca una afección en un periodo determinado”.
Datos sintéticos: privacidad y nuevas oportunidades
Uno de los aspectos más innovadores de Delphi-2M es su capacidad de generar datos de salud sintéticos. A partir de estadísticas reales, el sistema puede crear escenarios futuros sin comprometer la identidad de los pacientes.
Esto abre la puerta a entrenar otros modelos de IA o realizar estudios de progresión de enfermedades sin necesidad de exponer información clínica sensible. Para la investigación médica, esta capacidad podría reducir de manera significativa los tiempos de análisis y facilitar la colaboración entre instituciones.
Limitaciones y próximos pasos
Si bien Delphi-2M es prometedor, todavía enfrenta limitaciones. La mayoría de los datos de entrenamiento corresponden a pacientes de entre 40 y 60 años, por lo que los resultados para niños y adolescentes no son igual de precisos. También se reconocen sesgos demográficos y étnicos que deberán corregirse en futuras versiones.
Además, aunque el modelo ya se probó con bases de datos nacionales, aún no está aprobado para uso clínico directo. Por ahora, se posiciona como una herramienta de investigación y análisis poblacional.
A largo plazo, sus creadores creen que este tipo de IA podría ayudar a personalizar la atención médica y a diseñar políticas de salud pública más efectivas. “Este es el comienzo de una nueva forma de entender la salud humana y la progresión de las enfermedades. Con el tiempo, modelos como el nuestro podrían respaldar intervenciones más tempranas y personalizadas”, concluye Gerstung.
Una mirada al futuro de la medicina
La posibilidad de anticipar enfermedades con dos décadas de anticipación plantea un escenario en el que la medicina preventiva gane un rol protagónico. Al igual que un pronóstico meteorológico, estas estimaciones no ofrecen certezas, pero sí una brújula para orientar decisiones médicas y de estilo de vida.
Con Delphi-2M, la inteligencia artificial no solo ayuda a comprender mejor la salud de hoy, sino que también se convierte en una ventana hacia el futuro.
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