Un modelo de inteligencia artificial (IA) puede predecir el riesgo de enfermedades con décadas de antelación, tras un desarrollo de investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular.
Esta IA logra pronosticar el riesgo y la cronología de más de 1.000 enfermedades, así como predecir los resultados de salud con más de una década de antelación.
Un modelo de IA predice el riesgo de enfermedades
Este nuevo modelo se diseñó a medida utilizando conceptos algorítmicos similares a los empleados en los modelos de lenguaje extenso (LLM) y se entrenó con datos anónimos de pacientes de 400.000 participantes del Biobanco del Reino Unido.
“Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que la IA puede aprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizar esta información para generar predicciones significativas”, subraya el director ejecutivo interino del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) Ewan Birney.
“Al modelar la evolución de las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo surgen ciertos riesgos y cómo planificar mejor las intervenciones tempranas. Es un gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención médica”, agregó.
Así como los modelos de lenguaje extensos pueden aprender la estructura de las oraciones, este modelo de IA aprende la gramática de los datos de salud para modelar los historiales médicos como secuencias de eventos que se desarrollan a lo largo del tiempo.
Estos eventos incluyen diagnósticos médicos o factores de estilo de vida como el tabaquismo. El modelo aprende a predecir el riesgo de enfermedad a partir del orden en que ocurren dichos eventos y el tiempo transcurrido entre ellos.
“Los eventos médicos suelen seguir patrones predecibles”, matiza el científico del Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL (EMBL-EBI) Tom Fitzgerald.
Edición genética
Imagen creada con Inteligencia Artificial
Además, agregó que este modelo “aprende esos patrones y puede predecir futuros resultados de salud”: “Nos permite explorar qué podría suceder con base en el historial médico de una persona y otros factores clave. Esto no es una certeza, sino una estimación de los riesgos potenciales“, detalló.
El modelo funciona especialmente bien en afecciones con patrones de progresión claros y consistentes, como ciertos tipos de cáncer, infartos y septicemia (un tipo de envenenamiento de la sangre).
Las afecciones más variables, poco propensas a este modelo
Sin embargo, el modelo es menos fiable en afecciones más variables, tal como los casos de salud mental o complicaciones relacionadas con el embarazo, por depender de eventos vitales impredecibles.
Al igual que los pronósticos meteorológicos, este nuevo modelo de IA proporciona probabilidades, aunque no certezas, sobre por ejemplo desarrollar una enfermedad cardíaca durante el próximo año.
El modelo también presenta sesgos demográficos debido a la falta de datos de entrenamiento, incluyendo la subrepresentación de ciertos grupos étnicos. Si bien no está listo para su uso clínico, ya podría ayudar a los investigadores a:
- comprender el progreso de enfermedades con el tiempo;
- explorar cómo el estilo de vida y las enfermedades pasadas afectan el riesgo de enfermedad a largo plazo;
- simular resultados de salud con datos artificiales de pacientes, en situaciones donde los datos del mundo real son difíciles de obtener o acceder.
Ambito.-