La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestro día a día, hasta el punto de que hay quienes ya no pueden vivir sin ella a nivel personal o profesional. Lo que muchos desconocen es que sus aplicaciones van mucho más allá de favorecer la automatización de tareas o poder llegar a realizar consultas y encontrar respuestas inmediatamente.
Y es que su evolución y la llegada de diferentes modelos han permitido llegar a un momento en el que la IA puede llegar a ser clave en ámbitos tan importantes como en el de la salud. De hecho, un nuevo modelo permite saber cómo estarás de salud en el año 2045.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PUEDE PREDECIR ENFERMEDADES
La ciencia sigue evolucionando y nos permite conocer más aspectos sobre nuestra salud y las diferentes condiciones que podemos sufrir. Sir ir más lejos, un reciente experimento con ratones reveló la existencia de una proteína que puede revolucionar el tratamiento de la obesidad, pero ahora nos encontramos con un avance tecnológico que recurre al uso de la inteligencia artificial.
Un grupo de investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática, la Universidad de Copenhague y el Centro Alemán de Investigación del Cáncer han desarrollado Delphi-2M, un modelo de IA que es capaz de predecir con eficacia las enfermedades que una persona podría padecer en los próximos 20 años. De esta manera, se puede anticipar el riesgo de más de 1.000 afecciones y el momento en el que podrían aparecer de aquí al año 2045.
Esta no es la primera vez que la inteligencia artificial se utiliza con el fin de pronosticar enfermedades, como algunos trastornos cardiovasculares o tipos de cáncer. Sin embargo, la mayoría de las herramientas solo se centran en una enfermedad en particular, lo que limita su utilidad para comprender el historial clínico completo de un paciente y poder analizar íntegramente su salud futura.
DELPHI-2M, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE PREDICE EL RIESGO DE 1258 ENFERMEDADES
El coautor del estudio y científico de datos del Centro Alemán de Investigación del Cáncer en Heidelberg, Moritz Gerstung, explica que con las herramientas actuales un profesional de la salud tiene que ejecutar docenas de ellas para poder encontrar una respuesta adecuada. Por ello ha sido desarrollado Delphi-2M, con lo que se consigue superar esta limitación.
Se trata de una versión personalizada de GPT-2 de OpenAI, que ha sido entrenado con datos de 400.000 pacientes del Biobanco de Reino Unido, y donde se incorporan distintas variables como edad, género, índice de masa corporal y factores de estilo de vida (tabaquismo, consumo de alcohol…), etcétera.
Este modelo aprende de los datos de salud para modelar los historiales médicos, siendo capaz de predecir el riesgo de 1.258 enfermedades a partir del orden en el que tienen lugar los acontecimientos médicos y el intervalo entre ellos. Su rendimiento se ha verificado con datos de 1,9 millones de pacientes del Registro Nacional de Pacientes de Dinamarca.
Tras el ensayo, se pudo comprobar que los pronósticos fueron ligeramente menos precisos que los obtenidos con los datos de entrenamiento, lo que indica que puede aplicarse con confiabilidad a la hora de analizar los sistemas nacionales de salud de diferentes países.
Una de las principales características de este modelo de inteligencia artificial es la capacidad que tiene para poder generar datos de salud sintéticos. A partir de estadísticas reales, el modelo puede proyectar trayectorias futuras de enfermedades sin comprometer la identidad ni tampoco atentar contra la privacidad de los pacientes. Esto permitiría entrenar a otros modelos de IA para estudiar la progresión de posibles padecimientos sin utilizar datos clínicos confidenciales.
ASÍ PREDICE ENFERMEDADES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Más allá de conocer el estudio que relaciona el tamaño del cerebro con la longitud del pulgar y lo que significa para la salud, ahora nos encontramos con una nueva investigación que ha sido publicada en Nature. Esta destaca que el sistema de inteligencia artificial es muy eficaz para predecir enfermedades con patrones de progresión claros y consistentes, como son los infartos o la diabetes.
Sin embargo, se puede encontrar un desempeño inferior en aquellos diagnósticos que dependen de factores ambientales o variaciones genéticas muy específicas, como sucede con algunos tipos de infección o enfermedades poco frecuentes.
Los investigadores advierten que los resultados obtenidos se deben interpretar con cautela, pues este modelo de IA no describe con total exactitud la salud futura de una persona. Sin embargo, sí que ofrece estimaciones sobre la probabilidad de que sufra una afección en el futuro.
Todo ello tiene que ver con el hecho de que los eventos médicos suelen seguir unos patrones predecibles que este modelo de inteligencia artificial tiene en cuenta y de los cuales aprende para proyectar futuros resultados de salud.
De esta manera, teniendo en cuenta el historial médico de una persona y otros factores clave, así como los patrones de las distintas enfermedades, se pueden hacer predicciones y estimar los riesgos potenciales que puede tener una persona.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE AYUDA A ENTENDER LA SALUD HUMANA
A pesar de que Delphi-2M aún no está aprobado para su uso clínico, sus creadores afirman que ya se puede utilizar para comprender cómo se desarrollan y progresan las enfermedades a lo largo del tiempo. Para ello, se trabaja en analizar su interacción en función de los factores de estilo de vida y simulando resultados de salud a través de datos artificiales en escenarios simulados y que pueden llegar a darse.
Los encargados del estudio aseguran que esta inteligencia artificial es solo el inicio de una nueva manera de entender la salud humana y la manera en la que progresan las enfermedades. Este tipo de modelos generativos podrán llegar, en algún momento, a ser claves para contribuir a poder dar una atención médica personalizada.
De igual modo, permitirá anticipar necesidades sanitarias a gran escala, y al estar constantemente aprendiendo de grandes poblaciones, son herramientas con un gran potencial para poder conocer la manera en la que se desarrollan las enfermedades. Así, se estará más cerca de encontrar soluciones más tempranas y a medida.
