Desarrollan modelo de IA que predice más de 1.000 enfermedades con décadas de anticipación

La prevención y la medicina personalizada están entrando en una nueva era. Según un estudio publicado en Nature, un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado Delphi-2M, capaz de predecir el riesgo de más de 1.000 enfermedades con hasta dos décadas de antelación.

Fue creado por el Instituto Europeo de Bioinformática, el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ). "El hallazgo más inesperado fue que el modelo puede predecir más de 1.000 enfermedades", dijo Moritz Gerstung, director de la División de Inteligencia Artificial en Oncología del DKFZ y coautor del estudio.

Cómo funciona la inteligencia artificial en la predicción de enfermedades

Delphi-2M utiliza la misma tecnología detrás de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, pero aplicada al ámbito de la salud. En lugar de predecir palabras, el algoritmo analiza historiales médicos, factores de estilo de vida y condiciones previas para anticipar trayectorias de salud.

Entrenado con los datos de más de 400.000 personas en el Reino Unido y validado con casi dos millones de registros en Dinamarca, el modelo puede calcular probabilidades de sufrir enfermedades específicas, desde un infarto hasta dolencias crónicas, con una precisión comparable a los mejores sistemas existentes.

Como ocurre con las predicciones meteorológicas, los resultados no son certezas absolutas, sino estimaciones probabilísticas. A corto plazo, el modelo alcanza una tasa de acierto de siete de cada diez casos en predicciones de infartos. A largo plazo —dos décadas— la precisión desciende, pero sigue siendo superior a los cálculos basados únicamente en la edad y el sexo de los pacientes.

Ventajas, limitaciones y riesgos del modelo Delphi-2M

Una de las principales ventajas de Delphi-2M es que ofrece una visión integral de la salud, considerando cómo diferentes enfermedades pueden influirse entre sí. Esto representa un gran avance frente a los algoritmos actuales, que suelen centrarse en patologías aisladas como el cáncer de mama o los problemas cardíacos.

Además, el modelo puede generar datos sintéticos que imitan patrones estadísticos de la población real sin comprometer la privacidad de los pacientes, lo que facilita entrenar nuevas herramientas de IA en salud.

De momento, Delphi-2M no está disponible como aplicación médica de uso generalizado. Antes de llegar a consultas u hospitales, deberá superar ensayos clínicos que demuestren beneficios reales para los pacientes y garanticen que su implementación no afectará negativamente al bienestar emocional ni a la privacidad.