En el mundo de la prevención y la medicina personalizada, es clave la capacidad de prever con mucho tiempo de antelación, incluso décadas, la posibilidad de que una enfermedad aparezca, para atajar los procesos que la producirían mucho antes de que haya empezado a hacer daño. Eso es lo que parece que se puede lograr gracias a la inteligencia artificial, según un estudio publicado hoy en la revista Nature.
Hoy, un grupo de investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática, el DKFZ (Centro Alemán de Investigación del Cáncer) y varias instituciones danesas propone aplicar la misma tecnología que da vida a los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT para aprender y predecir la historia natural de más de mil enfêrmêdades al mismo tiempo. El modelo resultante, bautizado como Delphi-2M, es capaz de identificar patrones de enfermêdad a partir de historiales médicos, factores de estilo de vida y condiciones previas de salud.
“El hallazgo más inesperado fue que el modelo puede predecir más de 1.000 enfêrmêdades. Habríamos esperado que funcionara con algunas, pero que fallara con muchas otras. Esto muestra lo interconectadas que están muchas enfêrmêdades y resalta la necesidad de investigar los mecanismos subyacentes que las conectan”, explica sobre sus resultados Moritz Gerstung, director de la División de Inteligencia Artificial en Oncología del DKFZ y coautor del estudio.
El algoritmo ha sido entrenado con datos de 400.000 personas del Reino Unido y validado con registros de casi dos millones de pacientes en Dinamarca, y es capaz de proyectar trayectorias de salud, tanto a nivel poblacional como individual, de hasta dos décadas.
Como sucede con las predicciones meteorológicas, este modelo no ofrece certezas, sino probabilidades. Más que adivinar exactamente qué le ocurrirá a una persona concreta en un momento determinado, calcula las probabilidades de que sufra ciertas enfêrmêdades en un periodo concreto. Como sucede con el tiempo, las predicciones a corto plazo son más fiables que las que intentan predecir un futuro más lejano. Cuando se calculan si alguien sufrirá un infârto en los próximos 10 años, el modelo acierta alrededor de siete de cada diez casos. Cuando el periodo temporal se amplía a las dos décadas, se queda en un 14%, algo superior al 12% que se logra sabiendo edad y sexo.
Con información de: Infosalus
