El caso de estudio fue publicado en la revista científica Nature. Se entrenaron 400.000 datos y los resultados podrían anticipar la probabilidad de más de mil afecciones.
Imagínate que estás frente a un modelo de inteligencia artificial conversacional y puedes preguntarle por las enfermedades que podrías contraer en el futuro. ¿No sería maravilloso? Para responder, la IA debería conocer tu historial médico, tu estilo de vida y otros aspectos únicos tu vida.
Eso es lo que se ha propuesto conseguir un grupo de científicos del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ). Su objetivo fue diseñar un modelo de IA capaz de predecir más de mil enfermedades al mismo tiempo. Bautizado con el nombre de Delphi-2M, el asistente virtual identifica patrones de salud y realiza predicciones significativas.
Cómo funciona «el ChatGPT de la salud»
Las inevitables dudas surgen en torno a su efectividad. Por lo pronto, los profesionales corresponden a instituciones reconocidas a nivel mundial y el estudio se ha publicado en la revista científica Nature.
No es la primera vez que la ciencia de la salud se propone facilitar o predecir los diagnósticos mediante la tecnología. Las propuestas han sido muy variadas, pero el caso más emblemático que obliga a conservar la prudencia ante nuevas soluciones es el de Elizabeth Holmes, con Theranos, el gran fraude de Silicon Valley.
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Para este nuevo modelo de IA, los investigadores han entrenado 400.000 datos anonimizados de pacientes del UK Biobank y realizaron estudios longitudinales entre 2020 y 2022 con otros 100.000 participantes. Luego, se validaron con registros de casi dos millones de pacientes de Dinamarca entre 1978 y 2018.
El estudio combina bases de datos de diferentes países para reducir el sesgo geográfico. Asimismo, los perfiles de los pacientes eran entre 40 y 60 años, por lo tanto, todavía no se puede asegurar que este modelo funcione también en adolescentes o niños.
Probabilidades sí, certezas no
Desde el Laboratorio Europeo de Biología Molecular compararon su funcionamiento con la previsión meteorológica. “Este nuevo modelo proporciona probabilidades, no certezas. No predice exactamente qué sucederá a una persona, pero ofrece estimaciones bien calibradas de ciertas afecciones en un período determinado. Por ejemplo, podría predecir la probabilidad de desarrollar una enfermedad del corazón durante el próximo año”, explicaron en un comunicado.
Al igual que con el clima, en el corto plazo las predicciones son más precisas que en un futuro lejano. El estudio también permite modelar la evolución de las enfermedades para comprender cuándo y cómo surgieron ciertos riesgos. Luego, con aprendizaje automático, el modelo prevé qué podría suceder en el futuro para que la atención médica actúe preventivamente.
“Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto, que demuestra que es posible para la IA aprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizarlos para generar predicciones relevantes”, explicó Ewan Birney, del EMBL.
El modelo funciona especialmente bien en enfermedades que continúan patrones de progresión claros, como ciertos tipos de cáncer, ataques cardíacos o septicemia. Ocurre lo contrario con la enfermedad mental, los desórdenes alimenticios o complicaciones relacionadas con los embarazos porque dependen de eventos impredecibles de la vida.
Delphi-2M todavía no es de uso clínico, pero los científicos creen que es el punto de partida para nuevos estudios para, por ejemplo, comprender cómo progresarán las enfermedades en el tiempo; explorar cómo afecta el estilo de vida; o simular resultados de salud.
El impacto del nuevo modelo de IA
“Esto es el comienzo de una nueva manera de entender la salud humana y la progresión de las enfermedades”, dijo Moritz Gerstung, Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ).
Hasta este modelo de IA, los estudios sobre predicciones de enfermedades los abordaban desde un enfoque muy específico. Por ejemplo, un estudio ya había anticipado que los diagnósticos de cáncer crecerían un 77% en 2050 en todo el mundo y otro que las personas de la población en edad laboral del Reino Unido con enfermedades pasarían de ser 3 millones a 3.700.000, incluyendo depresión, asma y diabetes.
Los investigadores creen que Delphi-2M podría cambiar el servicio sanitario en los países que lo apliquen. “Modelar la carga esperada de enfermedad es fundamental para la planificación económica y de la atención de la salud y, además, el seguimiento continuo de la aparición de enfermedades junto con su probable prevalencia futura dentro de los grupos de población promueve un sistema de atención de salud mejor informado”.
En Science Media Centre, Gustavo Sudre, investigador de neuroimagen genómico e IA y profesor de la King’s College de Londres, analizó:
“Esta investigación parece ser un paso significativo hacia una forma de modelización predictiva en medicina que sea escalable, interpretable y, lo que es más importante, éticamente responsable. La demostración clara de cómo se puede utilizar la IA explicable para modelizar predicciones es crucial si se quiere utilizar esta tecnología en la práctica clínica y sugiere que podría ser posible identificar a las personas de alto riesgo que necesitan intervención”.
National Geographic News. P. M. Traducido al español
