Un modelo entrenado con datos de millones de pacientes en Reino Unido y Dinamarca logra anticipar riesgos de cáncer, infartos y otras patologías hasta diez años antes del diagnóstico, aunque aún no está listo para su uso clínico.
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Los científicos afirman haber creado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de que una persona desarrolle más de 1.000 afecciones médicas. El modelo puede predecir si un paciente desarrollará ciertos tipos de cáncer, infartos de miocardio y otras afecciones más de una década antes de que se le diagnostique formalmente, según el estudio, publicado el miércoles en la revista 'Nature'.
"Este es el comienzo de una nueva forma de entender la salud humana y la progresión de las enfermedades", declaró en un comunicado Moritz Gerstung, jefe del equipo de IA en oncología del Centro Alemán de Investigación Oncológica (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 cómo podría utilizarse para ayudar a los pacientes.
El modelo se entrenó con datos anónimos de 400.000 personas del Reino Unido y luego se probó con datos de 1,9 millones de personas de Dinamarca. Aprendió a identificar patrones que, con el tiempo, tienden a culminar en problemas de salud graves, por ejemplo, a partir de diagnósticos previos e historiales de tabaquismo. Teniendo en cuenta tanto el orden de estos acontecimientos como el tiempo transcurrido entre ellos, el modelo podía predecir el riesgo de un paciente de desarrollar diversas enfermedades.
Más preciso en enfermedades con "patrones consistentes"
Los investigadores subrayan que las predicciones del modelo no significan que el paciente vaya a enfermar, sino que corre un riesgo mayor. Lo compararon con una previsión meteorológica. También afirmaron que el modelo es más preciso en enfermedades con "patrones de progresión consistentes", como ciertas formas de cáncer, diabetes, infartos de miocardio y un tipo de envenenamiento de la sangre conocido como septicemia. Asimismo suele ser más preciso a corto que a largo plazo.
Sin embargo, el modelo es menos fiable en cuestiones más difíciles de prever, como problemas de salud mental, enfermedades infecciosas y complicaciones relacionadas con el embarazo. El modelo es la prueba de que la IA puede "aprender muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilizar esta información para generar predicciones significativas", afirmó Ewan Birney, director interino del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL).
En un comunicado, Birney calificó el modelo de "gran paso hacia enfoques más personalizados y preventivos de la atención sanitaria". El EMBL y el DKFZ colaboraron con la Universidad de Copenhague en la elaboración del modelo. Los autores del estudio afirmaron que la herramienta de IA aún no está lista para utilizarse en las consultas médicas, pero que ya puede ayudar a los investigadores a entender cómo se desarrollan las enfermedades con el paso del tiempo y cómo afectan los estilos de vida y los historiales médicos de las personas a sus riesgos para la salud.
Sin embargo, expertos independientes señalaron que el modelo se entrenó y probó con conjuntos de datos británicos y daneses sesgados en cuanto a edad, etnia y resultados sanitarios. Sería necesario seguir trabajando para garantizar que el modelo pueda predecir con exactitud el riesgo de enfermedad en grupos de personas más diversos.
Los investigadores afirman que, en el futuro, la herramienta podría ayudar a los médicos a identificar a los pacientes de alto riesgo antes de que enfermen. Según Gerstung, la tecnología podría "permitir intervenciones más tempranas y personalizadas".