Un modelo de IA puede predecir unas 1.000 patologías con una década de antelación

Aunque todavía no está listo para su aplicación clínica, ya se considera una herramienta prometedora para la investigación médica

Investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, junto con el Centro Alemán de Investigación del Cáncer y la Universidad de Copenhague, han desarrollado un modelo de inteligencia artificial generativa que puede estimar cómo evolucionará la salud de una persona con el tiempo. Según el estudio publicado en Nature, esta herramienta es capaz de predecir el riesgo y la cronología de más de 1.000 enfermedades con hasta diez años de anticipación, a partir de grandes volúmenes de datos médicos.

El sistema se entrenó con información anónima de 400.000 pacientes del Biobanco del Reino Unido y fue validado con 1,9 millones de historiales médicos del Registro Nacional de Pacientes de Dinamarca. Basado en principios similares a los modelos de lenguaje extenso, la IA aprende a interpretar los historiales clínicos como secuencias de eventos, donde cada diagnóstico o factor de estilo de vida funciona como una “palabra” en el relato de la salud de cada persona.

“Al modelar la evolución de las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo surgen ciertos riesgos y cómo planificar mejor las intervenciones tempranas”, señaló Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL. Según los investigadores, el modelo resulta especialmente fiable en afecciones con patrones bien definidos como algunos tipos de cáncer, infartos o septicemia, aunque su precisión baja en trastornos más variables, como los de salud mental o las complicaciones del embarazo.

Probabilidades, no certezas

El funcionamiento se asemeja a los pronósticos meteorológicos: ofrece probabilidades, no certezas. Así, puede estimar con qué frecuencia aparecerán determinadas enfermedades en poblaciones o individuos a lo largo de un periodo concreto. Por ejemplo, en hombres de entre 60 y 65 años, el riesgo de infarto oscila entre 4 casos por cada 10.000 al año y 1 de cada 100, dependiendo del historial médico y los hábitos de vida. Estos cálculos se han comprobado consistentes con los casos reales observados en los registros.

Aunque todavía no está listo para su aplicación clínica, el modelo ya se considera una herramienta prometedora para la investigación médica. Podría servir para simular escenarios de salud, analizar el impacto de los estilos de vida y anticipar necesidades sanitarias futuras. No obstante, los expertos advierten de que será necesario entrenarlo con datos más diversos, superar limitaciones y establecer marcos regulatorios antes de que este tipo de IA pueda utilizarse de manera segura en hospitales y consultas médicas.