¿Lo Sabías?
IA y salud: ¿Es posible predecir tu futuro médico?
Además esta IA permite identificar patrones y entender cómo las enfermedades se influyen entre sí.
Además esta IA permite identificar patrones y entender cómo las enfermedades se influyen entre sí.
Imagínate poder prever con décadas de antelación las enfermedades que podrías desarrollar. Lo que parecía ciencia ficción está cada vez más cerca de ser una realidad gracias a la inteligencia artificial.
Un estudio reciente, publicado en la revista Nature, presenta un nuevo modelo de –´ con una precisión sorprendente.
El algoritmo, llamado Delphi-2M, utiliza una tecnología similar a la de modelos de lenguaje como ChatGPT. En lugar de predecir la siguiente palabra en una frase, predice la siguiente enfermedad en el historial médico de una persona, analizando una secuencia de diagnósticos, factores de riesgo y hábitos de vida.
Además permite identificar patrones y entender cómo las enfermedades se influyen entre sí.
El modelo, entrenado con datos de más de 400,000 personas del Reino Unido y validado con casi dos millones de pacientes en Dinamarca, es capaz de proyectar la trayectoria de salud de una persona hasta 20 años en el futuro.
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Como sucede con las predicciones meteorológicas, este modelo no ofrece certezas, sino probabilidades. Su precisión varía según el tiempo: en el caso de prever un infarto en los próximos 10 años, el modelo acierta en 7 de cada 10 casos. Para un plazo de dos décadas, su precisión se reduce, pero sigue siendo superior a la de los métodos tradicionales.
A pesar de sus límites, Delphi-2M alcanza una precisión comparable a la de los mejores modelos específicos para enfermedades como la demencia o el infarto de miocardio.
Su gran innovación no es solo la precisión, sino su capacidad para predecir más de mil enfermedades al mismo tiempo, mostrando cuán interconectadas están las dolencias humanas.
Una herramienta tan poderosa como esta plantea serios desafíos éticos, especialmente en temas de privacidad y discriminación. Expertos como Guillermo Lazcoz y Mikel Recuero señalan que el principal riesgo es que estos datos caigan en manos de aseguradoras o bancos, que podrían usarlos para negar servicios a personas con riesgos de salud identificados.
Afortunadamente, en Europa se están implementando medidas de seguridad. El nuevo reglamento de datos de salud prohíbe explícitamente el uso de información genética para decisiones comerciales, como las primas de seguros.
Además, se están desarrollando “espacios seguros” donde los datos no pueden ser identificados, y el acceso está limitado a propósitos científicos. Esto busca un balance entre los beneficios de la IA que predice enfermedades y la protección de los derechos de los pacientes.
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Aunque aún debe ser perfeccionado y probado en ensayos clínicos, el modelo Delphi-2M ya es una herramienta valiosa para la investigación. Una de sus aplicaciones más innovadoras es la capacidad de generar datos de salud sintéticos.
El modelo puede crear trayectorias completas que mantienen las propiedades estadísticas de los datos reales, pero sin corresponder a ninguna persona en particular. Esto permite entrenar otros modelos de IA y realizar estudios a gran escala sin comprometer la privacidad de los pacientes.
En un futuro con sociedades cada vez más envejecidas, la capacidad de prever la carga de enfermedades será fundamental para diseñar políticas de salud pública más efectivas, permitiendo a los sistemas de salud prepararse y enfocar sus recursos en la prevención.
La IA que predice enfermedades no busca reemplazar a los médicos, sino convertirse en un asistente crucial para una medicina más personalizada y preventiva.
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