La IA pronostica el riesgo de enfermedades en un paciente con décadas de antelación

NOTI-AMERICA.COM | ARGENTINA

Un equipo de científicos ha entrenado un modelo de inteligencia artificial (IA) que predice cómo será la salud de una persona: la herramienta puede pronosticar el riesgo y el momento de aparición de más de mil enfermedades a partir del historial médico de un paciente con décadas de antelación.

El modelo, desarrollado por científicos del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y de la Universidad de Copenhague, fue entrenado con información clínica de 400.000 personas del Reino Unido y se probó con datos de casi dos millones de personas en Dinamarca.

Bautizado Delphi-2M, el modelo pudo predecir la probabilidad de más de mil enfermedades basándose en el historial médico de una persona con una precisión igual o superior a la de otras herramientas.

Además, logró simular trayectorias de salud de hasta 20 años para una persona y generar datos sintéticos que protegen la privacidad de los pacientes pero siguen siendo útiles para entrenar otros modelos de IA.

Los autores defienden que su herramienta podría ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de padecer enfermedades, orientar los programas de detección y apoyar la planificación a largo plazo de los servicios sanitarios.

«Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que es posible que la IA aprenda muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilice esta información para generar predicciones significativas», sostiene Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.

«Al modelar cómo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo surgen ciertos riesgos y cuál es la mejor manera de planificar intervenciones tempranas. Es un gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención sanitaria», añade.

Aunque versiones futuras podrían incluir más tipos de información sanitaria y ayudar a mejorar la atención personalizada, los autores advierten de que el modelo actual refleja los sesgos de los datos con los que fue entrando y que sus predicciones no deben usarse para tomar decisiones médicas directas sin realizar más pruebas.