La IA predice el riesgo de padecer más de 1.000 enfermedades
La previsión se basa en el historial médico de la persona
EFE | Mallorca, 17 de Septiembre de 2025 | 19:06h
Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir, con años de anticipación, el riesgo y el momento de aparición de más de mil enfermedades a partir del historial médico de una persona.
La herramienta, denominada Delphi-2M, puede incluso simular la evolución de la salud de un individuo durante las próximas dos décadas y generar datos sintéticos que preservan la privacidad de los pacientes.
UN AVANCE PARA EL MUNDO DE LA SALUD
El proyecto es fruto de la colaboración entre el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y la Universidad de Copenhague. Para entrenar el modelo, los investigadores utilizaron información clínica de 400.000 personas del Reino Unido y lo validaron con datos de casi dos millones de pacientes en Dinamarca.
Según los resultados, Delphi-2M logra una precisión igual o superior a la de otras herramientas actuales para calcular la probabilidad de desarrollar más de mil enfermedades, incluyendo ciertos tipos de cáncer, infartos o septicemias.
“Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que la inteligencia artificial puede aprender patrones de salud a largo plazo y generar predicciones significativas”, explica Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.
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FUNCIONAMIENTO
El sistema identifica patrones en los historiales médicos y los relaciona con factores como el estilo de vida o la aparición de otras patologías. “Los eventos médicos suelen seguir patrones predecibles. Nuestro modelo aprende esos patrones y puede pronosticar resultados de salud futuros”, detalla Tom Fitzgerald, científico del Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL (EMBL-EBI).El modelo destaca especialmente en enfermedades con trayectorias claras, como algunos tipos de cáncer o las infecciones en sangre. Sin embargo, presenta menor fiabilidad en afecciones más variables, como los trastornos de salud mental o las complicaciones del embarazo, que dependen de circunstancias imprevisibles.
APLICACIONES
Los investigadores destacan que Delphi-2M no ofrece certezas, sino estimaciones de probabilidad, de forma similar a una previsión meteorológica. “Es importante subrayar que no se trata de una certeza, sino de una estimación de riesgos potenciales”, insiste Fitzgerald. Además, el modelo refleja los sesgos de los datos con los que fue entrenado, como la baja representación de algunos grupos étnicos.Aunque la herramienta aún no está lista para su uso clínico, los autores confían en que pueda servir para identificar a las personas con mayor riesgo de padecer enfermedades, orientar programas de detección temprana y facilitar la planificación de los sistemas sanitarios.
También podría ayudar a comprender cómo influyen el estilo de vida y las patologías previas en la salud a largo plazo, así como a entrenar otros modelos de IA con datos sintéticos.
“Este es el comienzo de una nueva forma de entender la salud humana y la progresión de las enfermedades”, concluye Moritz Gerstung, jefe de la División de IA en Oncología del DKFZ.
