En un mundo donde la tecnología avanza sin pausa, la inteligencia artificial (IA) se convierte en aliada de la medicina preventiva. El modelo Delphi-2M, desarrollado por el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ), permite estimar la probabilidad de más de mil enfermedades en adultos de entre 40 y 60 años.
Los investigadores basaron sus predicciones en millones de datos de pacientes provenientes de bases como UK Biobank y registros daneses, garantizando precisión y reducción de sesgos geográficos. El modelo actúa de manera probabilística, similar a las predicciones meteorológicas: no asegura resultados, pero calcula riesgos de manera fiable.
Cómo funciona Delphi-2M
Delphi-2M analiza patrones de salud y proyecta riesgos futuros, ofreciendo estimaciones para enfermedades como cáncer, ataques cardíacos o septicemia. Su efectividad disminuye en patologías impredecibles, como trastornos mentales o complicaciones durante el embarazo.
Ewan Birney, del EMBL, señala: “Nuestro modelo demuestra que la IA puede aprender patrones de salud a largo plazo y generar predicciones útiles para la prevención”.
Moritz Gerstung, del DKFZ, considera este avance un nuevo enfoque para comprender la evolución de la salud humana.
Beneficios para la prevención y planificación sanitaria
Gracias a Delphi-2M, los profesionales de la salud pueden identificar a personas con alto riesgo y priorizar intervenciones. La herramienta no solo impacta a nivel individual, sino que también contribuye a la gestión sanitaria nacional, ayudando a estimar la carga esperada de enfermedades y planificar recursos médicos y económicos.
Según National Geographic, el monitoreo sistemático de enfermedades y su evolución futura podría transformar los sistemas de salud, haciéndolos más eficientes, informados y preventivos.
Limitaciones y futuro de Delphi-2M
Actualmente, Delphi-2M no se aplica clínicamente y sus predicciones se limitan a adultos de 40 a 60 años. Se requiere validación en adolescentes, niños y diferentes contextos sanitarios para asegurar su aplicabilidad global. Aun así, representa un punto de partida prometedor hacia una medicina más predictiva y personalizada.
Gustavo Sudre, del King’s College de Londres, destaca la importancia de una IA ética y explicable:
“Identificar a quienes requieren intervención antes de que la enfermedad se manifieste es un avance clave en prevención”.
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