IA para predecir nuestro estado de salud futuro

De mayor voy a ser… cardiópata. Puede que no sea el deseo de un joven al uso, pero seguro que es el tipo de información que todos quisiéramos tener. ¿O no? ¿Estaríamos dispuestos a conocer con décadas de antelación cómo va a ser nuestro estado de salud en el futuro?

La pregunta es más pertinente que nunca ahora cuando hemos conocido que un equipo de científicos de Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) ha presentado un nuevo modelo de inteligencia artificial capaz de realizar predicciones sanitarias con diez años de antelación. En concreto puede tasar el riesgo de padecer más de 1.000 enfermedades en ese periodo de tiempo. Los investigadores aseguran que la capacidad de predicción del sistema es similar al de un programa de predicción meteorológica que pudiera acertar en un 70% de los casos si va a llover.

El modelo se llama Delphi-2M y utiliza una tecnología similar a la del archiconocido ChatGPT, es decir, ha sido diseñado a partir de Modelos de Lenguaje de gran tamaño (LLM). Para el entrenamiento de esta inteligencia artificial se han utilizado datas de más de 400.000 pacientes pertenecientes a la base de datos Biobank del Reino Unido y de 1,9 millones de individuos del Registro Nacional de Pacientes de Dinamarca.

Los modelos LLM se basan en «educar» a las máquinas a entender estructuras de lenguaje para que sean capaces de desarrollar conversaciones lógicas. En este caso, al sistema se le alimenta con datos clínicos una y otra vez hasta que la IA aprenda a encontrar su lógica interna: la «gramática» de la salud. Nuestra historia médica se compone de infinidad de informaciones de interés que pueden conectarse entre sí: informes, análisis, diagnósticos, ingresos hospitalarios, antecedentes familiares, hábitos de consumo, adicciones, ejercicio físico… Delphi-2M está diseñado para hallar en esta montaña de datos patrones predecibles: cuáles se repiten, con qué cadencia lo hacen y qué relación hay entre esas cadencias y la aparición de ciertas patologías. Por supuesto, el modelo no es infalible, por eso se conforma con arrojar un porcentaje de riesgo.

Los primeros ensayos con la herramienta han demostrado que es bastante fiable para determinar riesgos de patologías muy específicas como un infarto, una isquemia, algunos cánceres, sepsis.. Sin embargo, se muestra menos fiable para anticipar eventos más generales como la aparición de una enfermedad mental indefinida o las complicaciones que puedan producirse durante un embarazo. No puede predecir el afloramiento de una enfermedad en un momento determinado –en octubre de 2035 padecerá un infarto– pero sí el porcentaje de probabilidades de que esa enfermedad apareza en los próximos 10 años.

Por ejemplo, a partir de los datos de 400.000 pacientes británicos se ha podido establecer que un porcentaje no desdeñable de ellos tienen una probabilidad anual de 4 entre 10.000 de padecer un infarto en el rango menor y de hasta 1 entre 100 en el mayor. Entre los hombres, la probabilidad es mayor que entre las mujeres.

El modelo se ha presentado en la revista «Nature» como una prueba de concepto. De momento no está disponible para uso clínico. De hecho se han detectado algunos sesgos importantes en las pruebas realizadas. Por ejemplo, al estar confeccionado sobre datos de poblaciones sometidas a estudios médicos hay sobreabundancia de informaciones sobre personas mayores de 40 años. Algunas razas también están infravaloradas.

Sin embargo, la velocidad a las que los modelos de lenguaje han demostrado avanzar hace prever que pronto se podrían contar con herramientas de este tipo para evaluar pautas sanitarias. Hoy, por ejemplo, ya se toman medidas de salud cuando aparece un aumento del colesterol para predecir complicaciones futuras muy probables. En el futuro estas predicciones podrán aplicarse a casi todas las enfermedades.

La noticia ha coincidido con la presentación de otros dos avances que demuestran hasta qué punto la IA puede anticipar la evolución de la salud de un paciente. Un equipo de la Univesidad Johns Hopkins en Estados Unidos ha creado un modelo de predicción que detecta patrones hasta ahora subestimados en el funcionamiento del corazón y que podrían predecir la probabilidad de un paciente de padecer complicaciones en una operación quirúrgica. Los electrocardiogramas no solo arrojan información sobre el estado actual del corazón. Con sus impulsos eléctricos el órgano expresa el estado generar del sistema circulatorio. Información sobre el metabolismo, el sistema endocrino, los fluidos, los electrolitos puede aflorar en una prueba cardiaca sencilla. Hasta ahora no había herramientas para procesar todos esos datos y establecer patrones de conducta futura. La nueva herramienta puede predecir la probabilidad de una persona sometida a cirugía de padecer un infarto, un accidente cerebrovascular o de morir en los 30 días posteriores a la operación.