¿Nueva IA podría predecir enfermedades en las personas con anticipación?: esto dicen los expertos

En los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha dado pasos grandes en el sector de la salud. Por lo que actualmente, investigadores en diferentes partes del mundo están desarrollando modelos capaces de predecir, con bastante anticipación, el riesgo de que una persona desarrolle ciertas enfermedades.

Según una publicación de la revista Nature realizada por varios expertos del Instituto Europeo de Bioinformática, el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ)y la Universidad de Copenhague, el desarrollo de Delphi-2M podría estimar el riesgo de contraer más de 1.200 enfermedades en cualquier momento de la vida de una persona.

¿En qué consiste esta IA?

Se trata de modelos de aprendizaje automático que analizan grandes volúmenes de datos médicos históricos como por ejemplo: historiales clínicos, registros de salud electrónicos, biomarcadores, hábitos de vida, datos genéticos, etc. Con esos datos, esta nueva IA “aprende” patrones que preceden al desarrollo de enfermedades.

Según la revista Nature, hay estudios que entrenan modelos con los datos del UK Biobank (Biobanco del Reino Unido), y luego los prueban con poblaciones externas para validar su capacidad predictiva.

Además, algunos modelos ya pueden predecir enfermedades con progresiones relativamente claras (como ciertos tipos de cáncer, enfermedades cardiovasculares, septicemias) con años de anticipación.

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¿Cuáles son las ventajas que promete esta nueva inteligencia artificial?

1. Detección temprana: identificar a personas en riesgo antes de que aparezcan síntomas permite intervenciones preventivas más oportunas.
2. Personalización de tratamientos: adaptar estrategias médicas según el perfil de riesgo de cada paciente, en lugar de tratamientos generalizados.
3. Reducción de costos: esto debido a que prevenir o atrasar enfermedades graves puede ahorrar gastos en atención medica, hospitalaria o tratamientos costosos.

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Limitaciones y riesgos

• Hasta el momento no es una predicción absoluta: estas herramientas generan probabilidades, no certezas. Por lo que no es posible afirmar que alguien “va a tener” una enfermedad, sino “tiene un riesgo mayor” según su historial y condiciones.
• Puede haber sesgos en los datos: Si los datos con los que se entrena la IA no representan bien todas las poblaciones (edad, etnia, condiciones socioeconómicas), las predicciones pueden fallar o no aplicar bien para ciertos grupos.
• Privacidad y protección de datos: manejar datos sensibles de salud implica riesgo de filtraciones, mal uso, discriminación si los seguros o empleadores acceden a estos datos sin regulación clara.
• Capacidad de acción: tener una predicción de riesgo solo funcionaría en el caso de contar con acceso al sistema de salud, prevención, seguimiento, intervenciones. Por lo tanto, en lugares con poca cobertura médica, la predicción tendría menos valor práctico.

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