NOTI-AMERICA.COM | ARGENTINA<\/p>\n
Un equipo de cient\u00edficos ha entrenado un modelo de inteligencia artificial (IA) que predice c\u00f3mo ser\u00e1 la salud de una persona: la herramienta puede pronosticar el riesgo y el momento de aparici\u00f3n de m\u00e1s de mil enfermedades a partir del historial m\u00e9dico de un paciente con d\u00e9cadas de antelaci\u00f3n.<\/p>\n
El modelo, desarrollado por cient\u00edficos del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL), del Centro Alem\u00e1n de Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (DKFZ) y de la Universidad de Copenhague, fue entrenado con informaci\u00f3n cl\u00ednica de 400.000 personas del Reino Unido y se prob\u00f3 con datos de casi dos millones de personas en Dinamarca.<\/p>\n
Bautizado Delphi-2M, el modelo pudo predecir la probabilidad de m\u00e1s de mil enfermedades bas\u00e1ndose en el historial m\u00e9dico de una persona con una precisi\u00f3n igual o superior a la de otras herramientas.<\/p>\n
Adem\u00e1s, logr\u00f3 simular trayectorias de salud de hasta 20 a\u00f1os para una persona y generar datos sint\u00e9ticos que protegen la privacidad de los pacientes pero siguen siendo \u00fatiles para entrenar otros modelos de IA.<\/p>\n
Los autores defienden que su herramienta podr\u00eda ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de padecer enfermedades, orientar los programas de detecci\u00f3n y apoyar la planificaci\u00f3n a largo plazo de los servicios sanitarios.<\/p>\n
\u00abNuestro 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 informaci\u00f3n para generar predicciones significativas\u00bb, sostiene Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.<\/p>\n
\u00abAl modelar c\u00f3mo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cu\u00e1ndo surgen ciertos riesgos y cu\u00e1l es la mejor manera de planificar intervenciones tempranas. Es un gran paso hacia enfoques m\u00e1s personalizados y preventivos de la atenci\u00f3n sanitaria\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n
Aunque versiones futuras podr\u00edan incluir m\u00e1s tipos de informaci\u00f3n sanitaria y ayudar a mejorar la atenci\u00f3n 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 m\u00e9dicas directas sin realizar m\u00e1s pruebas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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