Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo y el momento probable de aparición de más de mil enfermedades basándose en el historial médico de una persona, con hasta 20 años de anticipación.
El sistema, llamado Delphi-2M, fue entrenado por investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y la Universidad de Copenhague. Utilizaron datos clínicos de 400.000 personas en el Reino Unido y validaron su funcionamiento con información de casi dos millones de pacientes en Dinamarca.
El modelo no solo identifica con alta precisión la probabilidad de que una persona desarrolle determinadas afecciones, sino que también puede simular trayectorias de salud a largo plazo y generar datos sintéticos útiles para entrenar otros modelos de IA sin comprometer la privacidad de los pacientes.
¿Para qué sirve esta herramienta?
Según sus creadores, Delphi-2M podría ser una pieza clave en el diseño de sistemas sanitarios preventivos y personalizados, permitiendo:
- Detectar poblaciones de alto riesgo
- Optimizar programas de tamizaje
- Planificar servicios médicos a largo plazo
- Explorar el impacto del estilo de vida en la salud futura
“Es un gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención sanitaria”, afirmó Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.
Cómo funciona Delphi-2M
La herramienta analiza patrones en el historial médico —como enfermedades previas o eventos de salud significativos— y los relaciona con riesgos futuros. Funciona especialmente bien en afecciones con trayectorias clínicas claras, como:
- Ciertos tipos de cáncer
- Infartos de miocardio
- Septicemia
Sin embargo, muestra mayores limitaciones en enfermedades con mayor variabilidad individual, como:
- Trastornos mentales
- Complicaciones del embarazo
“No se trata de certezas, sino de estimaciones de riesgo bien calibradas”, explicó Tom Fitzgerald, del Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL (EMBL-EBI).
Con información de EFE
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