Un modelo de IA permite predecir las enfermedades que tendrás en 20 años | Salud y bienestar | EL PAÍSEn el ámbito de la prevención y la medicina personalizada, la capacidad de anticipar enfermedades con décadas de antelación se ha convertido en un objetivo primordial. Un estudio reciente publicado en la revista Nature sugiere que la inteligencia artificial podría ser la clave para lograrlo. Este avance se fundamenta en la necesidad de comprender la salud de cada individuo a través de su historia médica, su estilo de vida y su contexto socioeconómico, en lugar de basarse únicamente en diagnósticos aislados.
Un grupo de investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática, el DKFZ (Centro Alemán de Investigación del Cáncer) y varias instituciones danesas han desarrollado un modelo denominado Delphi-2M. Este modelo es capaz de identificar patrones de enfermedad a partir de historiales médicos y otros factores relevantes. Moritz Gerstung, director de la División de Inteligencia Artificial en Oncología del DKFZ y coautor del estudio, destaca que el hallazgo más sorprendente fue la capacidad del modelo para predecir más de 1,000 enfermedades, lo que pone de manifiesto la interconexión entre diversas patologías.
El algoritmo ha sido entrenado con datos de 400,000 personas del Reino Unido y validado con registros de casi dos millones de pacientes en Dinamarca. Aunque no ofrece certezas absolutas, el modelo calcula probabilidades sobre el riesgo de enfermedades, logrando una precisión notable. Por ejemplo, puede predecir infartos con una precisión del 70% en un periodo de diez años, aunque esta cifra disminuye al 14% cuando se extiende a dos décadas.
Además, el estudio revela que hombres de entre 60 y 65 años pueden tener un riesgo anual de infarto que varía de 4 de cada 10,000 a 1 de cada 100, dependiendo de sus antecedentes médicos y hábitos de vida. Las predicciones del modelo se alinean con la incidencia observada en diferentes grupos de edad y sexo, lo que valida su efectividad.
Sin embargo, la implementación de esta tecnología no está exenta de riesgos. Guillermo Lazcoz, miembro del Comité de Ética de la Investigación del Instituto de Salud Carlos III, advierte sobre la posibilidad de discriminación por parte de aseguradoras que podrían utilizar estos datos para evaluar riesgos de salud antes de conceder pólizas. Por ello, se están desarrollando espacios seguros para el tratamiento de datos en Europa, donde el acceso a la información está restringido y controlado.
Mikel Recuero, investigador de la Universidad del País Vasco (EHU), también subraya la importancia de los controles éticos y regulatorios en el uso de datos biomédicos. El nuevo reglamento del espacio europeo de datos de salud prohíbe decisiones comerciales basadas en información genética, lo que busca prevenir la discriminación.
El modelo Delphi-2M, aunque aún en desarrollo, representa un avance significativo en la comprensión de la salud y la prevención de enfermedades. Su capacidad para generar datos de salud sintéticos protege la privacidad de los pacientes, permitiendo el entrenamiento de otros modelos de inteligencia artificial sin comprometer información sensible. En un mundo donde las enfermedades crónicas son cada vez más comunes, la capacidad de prever y gestionar estos riesgos resulta esencial para el bienestar de la población.
¿QUIÉN DIJO QUE SABER LO QUE NOS ESPERA EN EL FUTURO NO ES UNA CARGA EMOCIONAL?
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Biobanco del Reino Unido, Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ), Guillermo Lazcoz, Instituto Europeo de Bioinformática, Instituto de Salud Carlos III, Mikel Recuero, Moritz Gerstung, Universidad del País Vasco (EHU).
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