Inteligencia artificial para mejorar la salud a largo plazo
La inteligencia artificial (IA) avanza con la intención de mejorar la calidad y esperanza de vida de las personas, y no solo en tareas cotidianas como redactar textos o recomendar música. Un equipo internacional de científicos ha desarrollado una herramienta innovadora capaz de predecir cómo cambiará la salud de una persona a lo largo de las próximas dos décadas. Esta tecnología, llamada Delphi-2M, aspira a revolucionar la medicina preventiva y la atención personalizada.
¿Qué es Delphi-2M y cómo funciona?
Este nuevo modelo de IA fue creado por investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática, el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) y la Universidad de Copenhague en Dinamarca. Al igual que ChatGPT que predice palabras para generar respuestas, Delphi-2M analiza datos médicos para anticipar la aparición de enfermedades.
Entrenada con los datos sanitarios de 400.000 personas del UK Biobank y evaluada con la información de casi 2 millones de daneses, esta IA puede calcular la probabilidad de que se desarrollen más de 1.000 patologías distintas, considerando diagnósticos anteriores, edad, sexo y estilo de vida del paciente.
Precisión y evolución en la predicción
Los resultados son prometedores: Delphi-2M predice correctamente en un 76% cuál será la siguiente enfermedad que sufrirá un individuo y mantiene una tasa del 70% incluso para predicciones a diez años vista. Para simulaciones a 20 años, el índice de aciertos baja al 14%, pero sigue superando las predicciones basadas solo en datos demográficos como la edad o el género (12%).
Ventajas para la práctica clínica y la investigación
Este modelo innovador puede servir para que los médicos establezcan controles, exámenes y tratamientos preventivos con mayor anticipación, mejorando la atención y evitando complicaciones graves. Además, Delphi-2M genera historias clínicas sintéticas realistas, respetando la privacidad, lo que facilita estudios poblacionales sobre el impacto de ciertos hábitos o tratamientos sin comprometer datos personales reales.
Privacidad y seguridad
Los desarrolladores han diseñado la IA para que no utilice datos concretos de pacientes reales, sino historias simuladas que mantienen los mismos patrones que los casos reales. Esta característica es crucial para evitar riesgos asociados a la gestión de información sensible y para potenciar estudios epidemiológicos seguros.
Limitaciones y retos para el futuro
A pesar de su potencial, Delphi-2M tiene limitaciones. Los datos usados para su formación corresponden principalmente a personas sanas, de nivel socioeconómico alto y con edades entre 40 y 70 años. Para extender su aplicabilidad al resto de la población, es necesario incluir conjuntos de datos más variados y representativos.
Moritz Gerstung, coautor del estudio y jefe de la División de Inteligencia Artificial en Oncología del DKFZ, subraya la necesidad de fases adicionales antes de integrar esta tecnología en la práctica clínica diaria: «Se deben definir casos específicos de uso, realizar ensayos clínicos evaluando el beneficio real para pacientes y desarrollar marcos legales que regulen su aplicación».
Según sus estimaciones, habrá que esperar cerca de una década para que herramientas como Delphi-2M formen parte de la rutina médica.
Impacto esperado y próximos pasos
El avance representa un paso importante en la medicina personalizada y la predicción de enfermedades a largo plazo. Con la optimización y la inclusión de datos poblacionales más amplios, la IA podrá convertirse en una aliada fundamental para anticipar riesgos y mejorar significativamente los cuidados.
Para más información sobre avances en inteligencia artificial en medicina, consulte el contenido en nuestra sección interna Inteligencia Artificial y acceda a recursos confiables como Nature.
Imagen: www.abc.es
