Un equipo del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), en colaboración con el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) y la Universidad de Copenhague, presentó un modelo de IA generativa que puede predecir el riesgo y la evolución de más de 1,000 enfermedades con más de diez años de anticipación. Los hallazgos fueron publicados en la revista Nature.
El sistema fue entrenado con datos de 400,000 pacientes del Biobanco del Reino Unido y validado con información de 1.9 millones de registros médicos en Dinamarca, lo que lo convierte en una de las demostraciones más completas del potencial de la inteligencia artificial en la predicción de enfermedades a gran escala.
La herramienta utiliza conceptos algorítmicos similares a los modelos de lenguaje extenso (LLM), pero aplicados a historiales médicos. En lugar de frases y palabras, la IA procesa eventos médicos como diagnósticos y hábitos de vida(por ejemplo, el tabaquismo) y establece patrones para anticipar riesgos futuros.
“Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que la IA puede aprender patrones de salud a largo plazo y generar predicciones útiles”, explicó Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.
Enfermedades que logra anticipar
El modelo muestra mayor precisión en cáncer, infartos y septicemia, condiciones con progresiones clínicas claras, aunque es menos fiable en enfermedades mentales o complicaciones del embarazo, debido a su variabilidad.
Por ejemplo, en hombres de 60 a 65 años, la IA calculó que el riesgo de infarto oscila entre 4 en 10,000 personas al año hasta 1 en 100, dependiendo de diagnósticos previos y estilo de vida. En mujeres, el riesgo promedio es menor, pero sigue una tendencia similar.
El modelo todavía no está listo para el uso clínico directo. Presenta sesgos demográficos debido a que la mayoría de los datos de entrenamiento corresponden a personas entre 40 y 60 años, lo que deja subrepresentados a jóvenes y a varios grupos étnicos.
Sin embargo, los investigadores señalan que esta tecnología ya puede ayudar a entender la progresión de enfermedades, simular escenarios de salud con datos artificiales y a analizar el impacto de estilos de vida en riesgos a largo plazo.
Con más pruebas, regulación y datos diversos, la IA podría convertirse en una herramienta clave para la medicina preventiva y personalizada, ayudando a sistemas sanitarios a planificar recursos frente al envejecimiento poblacional y el aumento de enfermedades crónicas.
