Un equipo de científicos ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar diagnósticos médicos años antes de que se manifiesten los síntomas, empleando la tecnología de procesamiento de lenguaje natural que también utilizan asistentes conversacionales como ChatGPT.
Basándose en el historial clínico de un paciente, la IA Delphi-2M «predice las tasas de más de 1.000 enfermedades» años en el futuro, escribió el equipo de instituciones británicas, danesas, alemanas y suizas en un artículo publicado en la revista Nature.
Los investigadores entrenaron el modelo con datos del UK Biobank de Gran Bretaña, una base de datos de investigación biomédica a gran escala con detalles sobre aproximadamente medio millón de participantes.
Cómo funciona el modelo de IA médica predictiva
Las redes neuronales basadas en la llamada arquitectura «transformador» –la «T» en «ChatGPT»– abordan más famosamente tareas basadas en lenguaje, como en el chatbot y sus muchos imitadores y competidores.
Pero entender una secuencia de diagnósticos médicos es «un poco como aprender la gramática en un texto», dijo a periodistas Moritz Gerstung, experto en IA del Centro Alemán de Investigación del Cáncer.
Delphi-2M «aprende los patrones en los datos de salud, diagnósticos precedentes, en qué combinaciones ocurren y en qué sucesión», dijo, permitiendo «predicciones muy significativas y relevantes para la salud».
Gerstung presentó gráficos que sugerían que la IA podría identificar personas con un riesgo mucho mayor o menor de sufrir un ataque cardíaco de lo que su edad y otros factores predecirían.
El equipo verificó el rendimiento de Delphi-2M probándolo contra datos de casi dos millones de personas en la base de datos de salud pública de Dinamarca.
Limitaciones y desafíos del diagnóstico por IA
Gerstung y sus compañeros de equipo enfatizaron, no obstante, que la herramienta Delphi-2M necesitaba más pruebas y aún no estaba lista para uso clínico.
«Esto todavía está muy lejos de una atención médica mejorada, ya que los autores reconocen que ambos conjuntos de datos (británicos y daneses) están sesgados en términos de edad, etnia y resultados de salud actuales», comentó Peter Bannister, investigador de tecnología sanitaria y miembro de la Institución de Ingeniería y Tecnología de Gran Bretaña.
Pero en el futuro, sistemas como Delphi-2M podrían ayudar a «guiar el monitoreo y posiblemente intervenciones clínicas más tempranas para efectivamente un tipo preventivo de medicina», dijo Gerstung.
A mayor escala, tales herramientas podrían ayudar con la «optimización de recursos a través de un sistema de salud sobrecargado», dijo Tom Fitzgerald, coautor del Laboratorio Europeo de Biología Molecular.
El futuro de la medicina predictiva con inteligencia artificial
Los médicos en muchos países ya usan herramientas computacionales para predecir el riesgo de enfermedad, como el programa QRISK3 que los médicos de familia británicos usan para evaluar el peligro de ataque cardíaco o derrame cerebral.
Delphi-2M, por el contrario, «puede hacer todas las enfermedades a la vez y durante un largo período de tiempo», dijo el coautor Ewan Birney.
Gustavo Sudre, profesor del King’s College London especializado en IA médica, comentó que la investigación «parece ser un paso significativo hacia un modelado predictivo escalable, interpretable y –más importante– éticamente responsable».
La IA «interpretable» o «explicable» es uno de los principales objetivos de investigación en el campo, ya que el funcionamiento interno completo de muchos modelos grandes de IA actualmente permanece misterioso incluso para sus creadores.
