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\n Publicado
\n 20\/09\/2025 – 22:30 CEST\n <\/p>\n
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Los cient\u00edficos afirman haber creado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA)<\/strong> capaz de predecir el riesgo de que una persona desarrolle m\u00e1s de 1.000 afecciones m\u00e9dicas. El modelo puede predecir<\/a> si un paciente desarrollar\u00e1 ciertos tipos de c\u00e1ncer, infartos de miocardio y otras afecciones m\u00e1s de una d\u00e9cada antes de que se le diagnostique formalmente, seg\u00fan el estudio, publicado el mi\u00e9rcoles en la revista ‘Nature’.<\/p>\n \u00abEste es el comienzo de una nueva forma de entender la salud humana<\/strong> y la progresi\u00f3n de las enfermedades\u00bb, declar\u00f3 en un comunicado Moritz Gerstung, jefe del equipo de IA en oncolog\u00eda del Centro Alem\u00e1n de Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (DKFZ). A medida que la IA avanza en el campo de la Medicina, los investigadores afirman que la nueva herramienta es uno de los mayores ejemplos hasta la fecha de c\u00f3mo podr\u00eda utilizarse para ayudar a los pacientes.<\/p>\n El modelo se entren\u00f3 con datos an\u00f3nimos de 400.000 personas<\/strong> del Reino Unido y luego se prob\u00f3 con datos de 1,9 millones de personas de Dinamarca. Aprendi\u00f3 a identificar patrones que, con el tiempo, tienden a culminar en problemas de salud graves, por ejemplo, a partir de diagn\u00f3sticos previos e historiales de tabaquismo<\/a>. Teniendo en cuenta tanto el orden de estos acontecimientos como el tiempo transcurrido entre ellos, el modelo pod\u00eda predecir el riesgo de un paciente de desarrollar diversas enfermedades.<\/p>\n M\u00e1s preciso en enfermedades con \u00abpatrones consistentes\u00bb<\/p>\n Los investigadores subrayan que las predicciones del modelo no significan que el paciente vaya a enfermar, sino que corre un riesgo mayor<\/strong>. Lo compararon con una previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica. Tambi\u00e9n afirmaron que el modelo es m\u00e1s preciso en enfermedades con \u00abpatrones de progresi\u00f3n consistentes\u00bb, como ciertas formas de c\u00e1ncer<\/a>, diabetes, infartos de miocardio y un tipo de envenenamiento de la sangre conocido como septicemia<\/strong>. Asimismo suele ser m\u00e1s preciso a corto que a largo plazo.<\/p>\n Sin embargo, el modelo es menos fiable en cuestiones m\u00e1s dif\u00edciles de prever<\/strong>, como problemas de salud mental, enfermedades infecciosas y complicaciones relacionadas con el embarazo. El modelo es la prueba de que la IA puede \u00abaprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizar esta informaci\u00f3n para generar predicciones significativas\u00bb, afirm\u00f3 Ewan Birney, director interino del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL).<\/p>\n