Noticias Canal 10.- La nueva herramienta es capaz de pronosticar el riesgo de que una persona desarrolle más de 1,000 enfermedades con décadas de anticipación.

El avance de la inteligencia artificial (IA) en el cuidado de la salud ha dado pasos enormes en los últimos años, desde el desarrollo de medicamentos hasta el análisis de datos para mejorar los diagnósticos clínicos de enfermedades. En este último rubro, recientemente la comunidad científica ha logrado un hito que permitirá potenciar los esfuerzos de los médicos para salvar vidas.

De acuerdo con una publicación de la revista Nature, científicos crearon una herramienta de IA capaz de pronosticar el riesgo de que una persona desarrolle más de 1,000 enfermedades, proporcionando en algunos casos una predicción con décadas de anticipación.

Se trata de Delphi-2M, un modelo que emplea historiales médicos y factores de estilo de vida para estimar la probabilidad de que una persona desarrolle enfermedades como cáncer y trastornos inmunitarios con hasta 20 años de anticipación.

Una herramienta basada en chatbots

Según Nature, Delphi-2M, cuyo modelado multienfermedad se entrenó con un conjunto de datos del Reino Unido, podría tener la capacidad de ayudar a los médicos a identificar a pacientes de alto riesgo, con el fin de implementar de manera temprana las medidas preventivas más adecuada. 

El equipo de investigadores, liderado por Moritz Gerstung, coautor del estudio y científico de datos del Centro Alemán de Investigación del Cáncer en Heidelberg, modificó un modelo de lenguaje extenso (LLM) que es la base de chatbots como ChatGPT, de tal manera que al formularle una pregunta, proporcionan resultados que son estadísticamente probables debido a su entrenamiento con grandes volúmenes de datos.

Supera la precisión de modelos actuales

Los autores del estudio entrenaron a Delphi-2M con datos de 400,000 participantes del Biobanco del Reino Unido, un estudio de seguimiento biomédico a largo plazo. El modelo incorpora la edad, sexo, índice de masa corporal y hábitos de salud de los pacientes, así como información sobre su consumo de tabaco y alcohol. 

"Para la mayoría de las enfermedades, las predicciones de Delphi-2M igualaron o superaron la precisión de los modelos actuales que estiman el riesgo de desarrollar una sola enfermedad. La herramienta también tuvo un mejor rendimiento que un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza biomarcadores (niveles de moléculas o compuestos específicos en el cuerpo ) para predecir el riesgo de varias enfermedades", se lee en la publicación.

El Heraldo