Un estudio publicado en la revista Nature revela que la inteligencia artificial podría anticipar, con años de margen, la aparición de enfermedades crónicas en las personas. Investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática, el Centro Alemán de Investigación del Cáncer y varias instituciones danesas desarrollaron Delphi-2M, un modelo entrenado con datos de más de dos millones de pacientes en Europa. Su meta: comprender cómo se conectan los diagnósticos a lo largo de la vida y proyectar riesgos de salud hasta dos décadas hacia el futuro.
La herramienta funciona de manera similar a los modelos de lenguaje como ChatGPT, pero en lugar de palabras analiza historiales médicos, hábitos de vida y condiciones previas. Así, logra calcular probabilidades de desarrollar más de mil enfermedades, desde un infarto hasta la demencia. Sus predicciones, comparadas con datos reales del Biobanco del Reino Unido, mostraron resultados consistentes con la incidencia observada en la población, alcanzando precisiones comparables a los mejores modelos específicos.
El hallazgo tiene un propósito claro: mejorar la prevención y la medicina personalizada. Según los investigadores, conocer con anticipación qué riesgos acechan a cada paciente permitiría recomendar pruebas médicas dirigidas o impulsar cambios de estilo de vida antes de que la enfermedad se manifieste. Sin embargo, subrayan que este tipo de sistemas aún debe ser probado en ensayos clínicos para medir no solo beneficios médicos, sino también el impacto emocional de vivir con esa información.
No obstante, el avance abre interrogantes éticos y sociales. Expertos en bioética y protección de datos advierten que estas predicciones podrían ser usadas indebidamente, por ejemplo, para discriminar a personas en seguros o créditos bancarios. Aunque en Europa existen normativas estrictas y espacios seguros para manejar datos biomédicos, el riesgo nunca desaparece del todo y exige vigilancia constante.
Más allá de sus limitaciones actuales, Delphi-2M ya permite a la ciencia comprender mejor cómo interactúan las enfermedades entre sí y cómo influyen los hábitos de vida en la salud futura. En un mundo cada vez más envejecido, este tipo de herramientas podría ser clave no solo para planificar tratamientos individuales, sino también para orientar políticas públicas y prepararnos colectivamente frente a la carga de enfermedades crónicas que se avecina.
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