Desarrollan un modelo de IA que estima el riesgo de padecer más de 1.000 enfermedades a largo plazo

Científicos del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y el instituto de investigación contra el cáncer DKFZ de Alemania están desarrollando un modelo de inteligencia artificial (IA) que se basa en grandes cantidades de datos médicos para analizar cómo cambia la salud a lo largo de los años. Se puede utilizar para predecir el riesgo de más de mil enfermedades, detectando el riesgo con más de una década de antelación.

Los investigadores han entrenado el modelo con datos anónimos de más de 400.000 pacientes del Biobanco de Reino Unido (UK Biobank) y lo han puesto a prueba usando datos de 1,9 millones de personas del Registro Nacional de Pacientes Daneses. Es una de las demostraciones más completas hasta la fecha de cómo la IA generativa puede modelar la progresión de enfermedades humanas a gran escala, puesto en práctica con datos de dos sistemas sanitarios completamente independientes.

En palabras de Ewan Birney, director general del EMBL: «Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto: demuestra que es posible aprender de nuestros patrones de salud a largo plazo y usar esta información para generar predicciones valiosas. Si obtenemos un patrón sobre cómo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cuándo empiezan a emerger ciertos riesgos y esto nos permite planificar intervenciones preventivas. Es un gran paso hacia un sistema de salud personalizado y hacia la medicina preventiva» El resultado de este trabajo se ha dado a conocer en la revista científica Nature.

Análisis completo

El esquema que han obtenido los investigadores incluye diagnósticos médicos y 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 del tiempo que transcurre entre ellos.

Tom Fitzgerald, del EMBL, ha explicado que este tipo de eventos suelen seguir patrones que pueden predecirse: «Nuestro modelo de IA aprende esos patrones y puede predecir resultados de salud. Nos proporciona una vía para explorar lo que podría pasarle a una persona basándose en su historial médico y otros factores clave. Obviamente la predicción no es una certeza, si no una estimación de los riesgos potenciales».

Qué enfermedades detecta

El modelo funciona especialmente bien para condiciones con patrones de desarrollo claros y consistentes como por ejemplo ciertos tipos de cáncer, infartos y sepsis (infección grave) en sangre. Puede servir para predecir las probabilidades de desarrollar una enfermedad cardiovascular en el próximo año. Estos riesgos vienen expresados como ratios o tasas a lo largo del tiempo, similar a prever un 70% de probabilidad de lluvia para mañana. Algunos sucesos, como el riesgo de ser hospitalizado por un evento médico importante –infarto, por ejemplo– se pueden predecir con certeza, mientras que otros no están tan claros. Las predicciones a corto plazo son más exactas que aquellas que se hacen a largo plazo.

Además, el modelo está calibrado para producir estimaciones precisas de riesgo a nivel poblacional, prediciendo con qué frecuencia ocurren ciertas condiciones en grupos de personas. No obstante, como cualquier modelo de IA, tiene limitaciones. Por ejemplo, como los datos que se usaron para entrenarlo son del UK Biobank y este principalmente contiene información de individuos entre 40 y 60 años, las condiciones médicas pediátricas y de adolescentes están poco representadas. También tiene sesgos demográficos debido a la falta de datos para entrenarlo, incluyendo escasez de población de ciertos grupos étnicos.

La idea es que, en el futuro, otros modelos similares de IA entrenados con datos más representativos ayuden al personal sanitario a identificar de manera preventiva pacientes de alto riesgo.