Un nuevo estudio publicado en Nature revela que la inteligencia artificial, específicamente un modelo llamado Delphi-2M, puede predecir la aparición de más de mil enfermedades con hasta dos décadas de anticipación. Este avance, entrenado con datos de cientos de miles de personas, plantea tanto esperanzas para la medicina preventiva como interrogantes éticos sobre el uso de esta información sensible.
El futuro llegó, ¿y ahora qué?: La inteligencia artificial y la predicción de enfermedades, ¿un arma de doble filo?
Un equipo de investigadores ha puesto en el tapete un desarrollo que podría cambiar radicalmente la forma en que entendemos la prevención en medicina. Se trata de Delphi-2M, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir, con una antelación de hasta dos décadas, la probabilidad de que una persona desarrolle más de mil enfermedades diferentes. La pregunta que surge es, ¿estamos realmente preparados para manejar este nivel de información?
Este avance, publicado en la prestigiosa revista Nature, se basa en el análisis de historiales médicos, factores de estilo de vida y condiciones de salud preexistentes. Delphi-2M, entrenado con datos de 400.000 personas en el Reino Unido y validado con casi dos millones de pacientes en Dinamarca, es capaz de proyectar trayectorias de salud a nivel individual y poblacional.
## ¿Un oráculo moderno o una profecía autocumplida?
«El hallazgo más inesperado fue que el modelo puede predecir más de 1.000 enfermedades», afirma Moritz Gerstung, director de la División de Inteligencia Artificial en Oncología del DKFZ y coautor del estudio. «Esto muestra lo interconectadas que están muchas enfermedades y resalta la necesidad de investigar los mecanismos subyacentes que las conectan».
La capacidad de predecir enfermedades con tanta anticipación abre un abanico de posibilidades para la medicina preventiva. Imaginen poder detectar el riesgo de un infarto o demencia décadas antes de que aparezcan los primeros síntomas. Sin embargo, esta misma capacidad plantea interrogantes éticos y prácticos. ¿Cómo manejamos la ansiedad y el estrés que puede generar saber que tenemos una alta probabilidad de desarrollar una enfermedad grave? ¿Estamos preparados para convertirnos en «enfermos preventivos»?
Como sucede con las predicciones meteorológicas, este modelo no ofrece certezas, sino probabilidades. Cuando se calculan si alguien sufrirá un infarto en los próximos 10 años, el modelo acierta alrededor de siete de cada diez casos. Cuando el periodo temporal se amplía a las dos décadas, se queda en un 14%, algo superior al 12% que se logra sabiendo edad y sexo.
## Privacidad vs. Predicción: ¿Dónde trazamos la línea?
La información de salud es, quizás, una de las más sensibles que existen. La posibilidad de que estos datos caigan en manos equivocadas, como aseguradoras o bancos, genera legítima preocupación. Guillermo Lazcoz, miembro del Comité de Ética de la Investigación del Instituto de Salud Carlos III, advierte que la IA añade “una capa más de riesgos a los que ya conocíamos”, como la discriminación por parte de aseguradoras.
En este sentido, Mikel Recuero, investigador de la Universidad del País Vasco (EHU) y abogado especializado en protección de datos, señala que «el nuevo reglamento del espacio europeo de datos de salud refuerza esta lógica al prohibir expresamente decisiones comerciales —como la modificación de primas de un seguro— basadas en información genética». ¿Será suficiente?
### El futuro de la medicina, ¿en manos de algoritmos?
La capacidad de Delphi-2M para generar datos de salud sintéticos es otro aspecto destacable. A partir de información parcial, el modelo puede imaginar trayectorias completas que mantienen las mismas propiedades estadísticas que los datos reales, pero sin corresponderse con ninguna persona en particular. Esto protege la privacidad de los pacientes y permite entrenar otros modelos de IA sin necesidad de acceder a datos clínicos sensibles.
La inteligencia artificial está transformando el mundo que conocemos, y la medicina no es una excepción. Delphi-2M es solo un ejemplo del potencial que tiene esta tecnología para predecir y prevenir enfermedades. Sin embargo, es fundamental que estos avances se desarrollen y se implementen de manera ética, transparente y responsable. La salud del futuro está en juego.
