Un modelo de inteligencia artificial predice riesgos de más de mil enfermedades

La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados. Ahora, contribuye de forma notoria a la medicina. Un equipo internacional de científicos desarrolló un modelo de IA que permite predecir la probabilidad de aparición de más de mil enfermedades en una misma persona. Se trata de una herramienta denominada Delphi-2M que surgió tras una colaboración entre el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ).

De acuerdo con información publicada en la Revista Nature, este modelo utilizó 400.000 datos anonimizados de pacientes tomados de la base de datos UK Biobank, durante su etapa de prueba. Los investigadores ampliaron el estudio con información longitudinal de otros 100.000 participantes entre los años 2020 y 2022. La validación final del modelo se realizó con datos extraídos de casi dos millones de pacientes en Dinamarca, recopilados entre 1978 y 2018. Esta combinación de bases de datos de diferentes países busca disminuir el sesgo geográfico y asegurar resultados más representativos.

Según precisó el comunicado del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, Delphi-2M funciona de manera similar a las predicciones meteorológicas. En este sentido, se encarga de proporcionar estimaciones probabilísticas, no certezas. El sistema no indica con precisión absoluta si una persona desarrollará una enfermedad específica, pero sí calcula la probabilidad de experimentar determinadas afecciones dentro de un plazo establecido. Por ejemplo, el modelo puede anticipar el riesgo de que una persona sufra una enfermedad cardiovascular durante el año próximo.

La precisión de las predicciones es superior a corto plazo y la capacidad predictiva disminuye para escenarios lejanos en el tiempo. Aun así, el modelo ofrece herramientas útiles para comprender la evolución de las enfermedades y los riesgos potenciales, lo que permite a los equipos médicos implementar estrategias preventivas más efectivas.

De acuerdo con los investigadores, el modelo es especialmente eficaz para enfermedades que presentan progresión clara, como algunas variedades de cáncer, ataques cardíacos o septicemia. Por el contrario, su eficacia se reduce al analizar patologías mentales, trastornos alimenticios o complicaciones derivadas del embarazo. En estos casos intervienen factores impredecibles y eventos de la vida que el sistema no puede anticipar.

La investigación establece limitaciones. Los datos del estudio corresponden a pacientes de entre 40 y 60 años, es decir que aún no se comprobó la eficacia del modelo en adolescentes o niños. Además, los desarrolladores destacan que Delphi-2M no tiene actualmente uso clínico, aunque consideran que representa un punto de partida para explorar cómo prever el desarrollo de enfermedades a lo largo de la vida, analizar el impacto del estilo de vida o simular diferentes escenarios sanitarios a futuro.

Ewan Birney, investigador del EMBL, afirmó: “Nuestro modelo de inteligencia artificial es una prueba de concepto, que demuestra que es posible para la IA aprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizarlos para generar predicciones relevantes”. Moritz Gerstung, del DKFZ, consideró este avance como el inicio de una nueva perspectiva para comprender la salud humana y la progresión de las enfermedades.

Según el estudio publicado en Nature, antes de Delphi-2M, la predicción de enfermedades mediante inteligencia artificial se realizaba en contextos muy específicos y para riesgos puntuales. Por ejemplo, se había anticipado que el número de diagnósticos de cáncer se incrementaría un 77% para el año 2050 en todo el mundo y que en el Reino Unido el número de personas en edad laboral afectadas por enfermedades aumentaría de tres millones a 3.700.000, incluso en dolencias como depresión, asma y diabetes.

Los especialistas creen que Delphi-2M puede influir en la gestión sanitaria de los países que lo adopten. Según National Geographic, los autores señalan que estimar la carga esperada de enfermedad es central para la planificación económica y sanitaria, y que el monitoreo sistemático de la prevalencia de enfermedades, así como de su evolución futura en los distintos grupos de población, podría contribuir a un sistema de salud más informado y eficiente.

En opinión de Gustavo Sudre, investigador de neuroimagen genómica y profesor en la King’s College de Londres, “esta investigación parece representar un avance significativo hacia una forma de modernización predictiva en medicina que sea escalable, interpretable y, además, éticamente responsable”. Sudre sostuvo que ”la demostración clara de cómo se puede utilizar inteligencia artificial explicable para realizar predicciones es crucial si se aspira a emplear esta tecnología en la práctica clínica. También sugiere la posibilidad de identificar a las personas de mayor riesgo que requieren intervención”.

A pesar de las limitaciones actuales, Delphi-2M se presenta como una innovación que puede transformar la forma de abordar los riesgos para la salud pública. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de información y establecer patrones de riesgo para múltiples enfermedades permite anticipar escenarios sanitarios complejos y priorizar acciones preventivas. La comunidad médica observa con atención estos desarrollos. Así podrían modificar la forma en que se diagnostican, monitorean y previenen las enfermedades en poblaciones de todo el mundo.

El futuro del sistema Delphi-2M depende de nuevas investigaciones y de su integración progresiva en el entorno clínico. La validación en grupos de distintas edades y el ajuste a realidades sanitarias diversas se perfilan como los próximos pasos para que la inteligencia artificial asuma un papel relevante en la predicción de la salud humana. Por el momento, el modelo representa una herramienta prometedora que anticipa una nueva era en la medicina, marcada por el uso de tecnologías capaces de analizar datos masivos, ofrecer predicciones ajustadas y fortalecer la prevención en la atención sanitaria global.