Científicos desarrollan modelo de IA para anticipar diagnósticos médicos con años de antelación
Un equipo internacional de científicos ha anunciado la creación de un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de prever diagnósticos médicos años antes de que ocurran. Este avance se basa en la misma tecnología utilizada por el sistema ChatGPT de OpenAI, y ha sido diseñado para identificar la prevalencia de más de mil enfermedades a partir del historial clínico de los pacientes.
La IA, llamada Delphi-2M, ha sido desarrollada utilizando la vasta base de datos biomédica UK Biobank, que contiene información médica de casi medio millón de pacientes. Los investigadores, provenientes del Reino Unido, Dinamarca, Alemania y Suiza, utilizaron esta información junto con un modelo de lenguaje similar al de ChatGPT, inicialmente diseñado para procesar contenidos textuales, para analizar patrones en los diagnósticos médicos.
Según explicó Moritz Gerstung, especialista en inteligencia artificial del Centro Alemán de Investigación contra el Cáncer, “comprender una secuencia de diagnósticos médicos equivale a aprender la gramática de un texto”. Gracias a este enfoque, Delphi-2M logra identificar patrones en los datos de salud antes de que los diagnósticos se materialicen, lo que le permite realizar predicciones altamente relevantes para la salud.
En una demostración, Gerstung mostró cómo la IA es capaz de prever el riesgo de infarto en individuos, identificando a personas en riesgo incluso antes de que otros factores tradicionales, como la edad, puedan señalarlo. Estos resultados fueron verificados utilizando datos sanitarios de casi dos millones de personas en Dinamarca, lo que brindó un respaldo robusto a las predicciones del modelo.
Aunque el modelo ha mostrado resultados prometedores, los investigadores advierten que Delphi-2M aún requiere más pruebas antes de poder ser utilizado de manera generalizada. Sin embargo, en el futuro, este tipo de tecnologías podrían ser fundamentales para la medicina preventiva, orientando el seguimiento de los pacientes y permitiendo intervenciones clínicas más tempranas.
El equipo también destacó el potencial de esta herramienta para optimizar el uso de recursos en sistemas sanitarios bajo presión. “A mayor escala, estas herramientas podrían ayudar a mejorar la eficiencia en los sistemas de salud”, indicó Tom Fitzgerald, del Laboratorio Europeo de Biología Molecular y coautor del estudio.
Actualmente, ya existen herramientas informáticas, como el programa QRISK3 utilizado por médicos británicos, que ayudan a predecir el riesgo de infartos o ictus. Sin embargo, Delphi-2M se distingue por su capacidad de gestionar el riesgo de más de mil enfermedades simultáneamente y a largo plazo, como resaltó Ewan Birney, otro de los autores del estudio.
Finalmente, Gustavo Sudre, profesor de IA médica en el King’s College de Londres, destacó la relevancia de este avance, señalando que representa “un paso significativo hacia una modelización predictiva en medicina que sea escalable, interpretable y, lo más importante, éticamente responsable”.
