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¿Qué pasará y cuándo con su salud?
Un nuevo modelo de inteligencia artificial predice el riesgo de padecer ciertas enfermedades con años de antelación
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la medicina, ya que ayuda a los médicos a diagnosticar a los pacientes cada vez con mayor precisión. Nuestro historial médico ofrece información valiosa sobre posibles problemas de salud. Pero ¿y si la inteligencia artificial pudiera predecir con fiabilidad nuestro próximo diagnóstico, una complicación o incluso el momento de la muerte?
Un equipo de investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL, por sus siglas en inglés), el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ, por sus siglas en alemán) y la Universidad de Copenhague ha creado Delphi-2M, un modelo de IA capaz de predecir riesgos médicos con más de diez años de antelación. El modelo se presenta en la revista «Nature»(se abrirá en una nueva ventana).
Lo que le depara a su salud
Delphi-2M puede estimar el riesgo de más de 1 200 afecciones, como el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardíacas y los problemas respiratorios. Es menos fiable cuando se trata de afecciones más aleatorias, como los trastornos mentales y el embarazo. No calcula fechas exactas, sino que estima la probabilidad de padecer enfermedades.
A diferencia de ChatGPT y otros chatbots de IA, Delphi-2M no predice palabras, sino resultados. Los acontecimientos médicos suelen seguir patrones predecibles, por lo que aprende esos patrones para predecir futuros resultados sanitarios.
En cierto modo, Delphi-2M ofrece una predicción sanitaria similar a la de una aplicación meteorológica. «Igual que con el tiempo, donde podemos hablar de un 70 % de probabilidad de lluvia, ahora podemos hacer lo mismo en el ámbito de la asistencia sanitaria», explicó a la «BBC»(se abrirá en una nueva ventana) Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL. «Y no solo para una enfermedad, sino para todas al mismo tiempo, algo que nunca antes habíamos podido lograr. Estoy entusiasmado».
Los investigadores entrenaron Delphi-2M con datos de Biobank, en el Reino Unido: una gran base de datos biomédicos que reúne información de cerca de medio millón de participantes. Para demostrar el rendimiento del modelo, lo probaron con datos de casi dos millones de personas de la base de datos pública de salud de Dinamarca.
«Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto, que muestra que es posible aprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizar esa información para generar predicciones relevantes», comentó Birney en una nota prensa del DKFZ(se abrirá en una nueva ventana). «Al modelar cómo se desarrollan las enfermedades con el tiempo, podemos empezar a investigar cuándo aparecen ciertos riesgos y cómo planificar mejor las intervenciones tempranas. Representan un gran paso hacia un planteamiento más personalizado y preventivo de la asistencia sanitaria».
Una historia de salud que se desarrolla en el tiempo
Delphi-2M toma como punto de partida el historial médico del paciente. A partir de ahí, predice la probabilidad del siguiente acontecimiento de salud en su vida y el tiempo estimado hasta que ocurra. «Del mismo modo que los modelos lingüísticos de gran tamaño pueden aprender la estructura de las frases, este modelo de IA aprende la “gramática” de los datos médicos para modelizar los historiales médicos como secuencias de acontecimientos que se desarrollan a lo largo del tiempo», explicó Moritz Gerstung, director del Departamento de IA en Oncología del DKFZ.
«Este es el inicio de una nueva forma de comprender la salud humana y la progresión de las enfermedades», concluyó Gerstung. «Los modelos generativos como el nuestro podrían, algún día, ayudar a personalizar la asistencia sanitaria y anticipar las necesidades sanitarias a gran escala. Al aprender de grandes poblaciones, estos modelos constituyen una herramienta muy valiosa para analizar cómo progresan las enfermedades y, en último término, podrían favorecer intervenciones más tempranas y personalizadas».
Delphi-2M aún no está listo para su uso clínico. Pero ¿de verdad queremos saber cuándo llegará nuestro fin? ¿Es más, queremos que sean las máquinas las que nos lo digan?
