Un nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado por científicos europeos promete transformar la prevención y detección temprana de enfermedades, al anticipar riesgos de salud con una precisión sin precedentes.

Según un estudio publicado en la revista Nature, investigadores del Centro Alemán de Investigación del Cáncer en Heidelberg presentaron Delphi-2M, una herramienta capaz de calcular la probabilidad de que una persona desarrolle más de mil enfermedades, desde distintos tipos de cáncer hasta trastornos del sistema inmunitario.

Lo sorprendente: en algunos casos, el pronóstico puede hacerse con dos décadas de anticipación.

Cómo funciona el modelo Delphi-2M

Delphi-2M se diseñó a partir de un modelo de lenguaje extenso (LLM), similar a los que dan vida a chatbots como ChatGPT, pero adaptado para el análisis médico.

El sistema procesa información clínica y de estilo de vida de los pacientes, incluyendo edad, sexo, índice de masa corporal, hábitos de consumo de alcohol y tabaco, entre otros factores.

Investigador en salud
El modelo Delphi-2M, emplea historiales médicos para estimar la probabilidad de que una persona desarrolle enfermedades.

Para entrenar al modelo, los investigadores utilizaron los historiales de 400,000 participantes del Biobanco del Reino Unido, uno de los repositorios biomédicos más completos del mundo.

Precisión superior a los métodos actuales

De acuerdo con los resultados publicados, Delphi-2M no solo iguala, sino que en la mayoría de los casos supera la precisión de los modelos convencionales que predicen riesgos de una sola enfermedad.

Además, mostró un mejor desempeño que algoritmos que utilizan biomarcadores para estimar la aparición de múltiples patologías.

Un aliado para los médicos

Moritz Gerstung, coautor del estudio, subrayó que el objetivo de la herramienta es apoyar a los médicos en la identificación temprana de pacientes de alto riesgo, lo que permitiría implementar estrategias de prevención personalizadas y, en consecuencia, salvar vidas.

La investigación abre la puerta a una nueva generación de sistemas de IA en salud, donde la predicción y la prevención podrían ser tan importantes como el tratamiento.

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