La prevención es el mejor remedio contra las enfermedades, y la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para hacerla posible. Un nuevo proyecto desarrollado por el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) ha logrado un hito significativo en este campo. Inspirado en la idea de erradicar los problemas antes de que ocurran, de manera similar al concepto de Minority Report, los investigadores han logrado una prueba de concepto en la que una IA puede predecir más de 1.000 enfermedades hasta 20 años antes de su aparición.
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Este modelo de IA representa un cambio en el enfoque de la atención sanitaria, pasando de un tratamiento reactivo a uno proactivo. La clave reside en su capacidad para procesar y analizar grandes cantidades de datos médicos, encontrando patrones que son imperceptibles para el ojo humano. Aunque la tecnología no es infalible, la posibilidad de predecir con años de antelación enfermedades graves, como el cáncer o la diabetes, podría revolucionar la forma en que los médicos ofrecen tratamientos y mejoran la calidad de vida de los pacientes.
Demencia Inteligencia Artificial Esta nueva herramienta acompañada con Inteligencia Artificial podrá convertirse en un aliado para los profesionales de la salud. (Foto: Gaceta Médica) El funcionamiento de la IA que aprende la “gramática” de la salud
El proyecto se basa en el entrenamiento de un modelo de lenguaje generativo con una cantidad masiva de datos médicos anónimos. Los investigadores utilizaron información de 400,000 pacientes del Biobanco del Reino Unido, que luego cruzaron con los datos de 1.9 millones de pacientes del Registro Nacional de Pacientes de Dinamarca. A partir de esta vasta base de datos, la inteligencia artificial puede identificar más de 1.000 futuras enfermedades con solo examinar el historial y las revisiones médicas de un paciente.
El doctor Moritz Gerstung, del DKFZ, explicó el funcionamiento de esta innovadora IA: “Al igual que los grandes modelos lingüísticos pueden aprender la estructura de las frases, este modelo de IA aprende la ‘gramática’ de los datos sanitarios para modelar los historiales médicos como secuencias de acontecimientos que se desarrollan a lo largo del tiempo”. Estos “acontecimientos” incluyen tanto los diagnósticos médicos como los factores relacionados con el estilo de vida, como el tabaquismo. El modelo aprende a pronosticar el riesgo de enfermedad a partir del orden en que se producen dichos acontecimientos y el tiempo que transcurre entre ellos.
(ATS/Europa Press) La precisión de las predicciones y su impacto en la medicina
Si bien la IA es una herramienta muy poderosa, su capacidad de predicción no es del 100%. El proyecto deja por fuera ciertos tipos de dolencias, como las enfermedades infecciosas, ya que dependen de factores externos como el contacto con virus o bacterias, y esto no se puede predecir a largo plazo. Sin embargo, en el caso de otras enfermedades como ataques al corazón, todos los tipos de cáncer, diabetes y enfermedades genéticas, la IA puede ofrecer probabilidades de acierto de hasta el 70%, con años de antelación.
La nota de prensa que detalla este proyecto compara la IA con la predicción del tiempo. Es una aproximación que, aunque no es perfecta, resulta invaluable cuando se aplica a un plazo tan amplio, incluso de hasta dos décadas. El doctor Ewan Birney, uno de los autores del proyecto, explica el potencial de la tecnología: “Al modelar cómo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo surgen ciertos riesgos y cuál es la mejor manera de planificar intervenciones tempranas. Es un gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención sanitaria”.
Roche Press Day 2024 El futuro se ve optimista con la incursión de la Inteligencia Artificial en la digitalización de la salud. (Freepik) El futuro de la IA médica: Limitaciones y próximos pasos
A pesar del gran éxito que ha supuesto la prueba de concepto, la IA que predice enfermedades aún no se utilizará con pacientes reales. Los investigadores reconocen que, aunque las bases de datos de entrenamiento son muy amplias, no están completas y presentan limitaciones. Por ejemplo, la mayoría de los pacientes incluidos en el estudio tienen entre 40 y 60 años, lo que significa que el modelo no tiene suficientes datos para ofrecer predicciones precisas para personas más jóvenes o mayores.
Sin embargo, el éxito de esta primera fase ha abierto las puertas a una nueva era de la medicina. Como lo afirma Tom Fitzgerald, del Instituto Europeo de Bioinformática (EMBL-EBI), “los acontecimientos médicos suelen seguir patrones predecibles”. El modelo de IA ha demostrado que puede aprender esos patrones y predecir futuros resultados de salud. Este avance es un paso hacia un futuro en el que los tratamientos de prevención serán totalmente personalizados y podrán aplicarse incluso antes de que una enfermedad se desarrolle.
Inteligencia artificial (Envato)
Considerando el potencial de esta IA para la medicina preventiva, ¿crees que las herramientas que predicen enfermedades serán adoptadas de forma masiva en el futuro o enfrentarán problemas éticos que limiten su uso?