Investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) presentaron un modelo de inteligencia artificial generativa que analiza historiales médicos a gran escala y estima cómo evoluciona la salud humana a lo largo del tiempo. El sistema puede predecir tanto la probabilidad como el momento de aparición de más de mil enfermedades.

Para entrenar el modelo se utilizaron datos anonimizados de más de 400 000 pacientes del UK Biobank y se validó con información de 1,9 millones de personas del Registro Nacional de Pacientes Daneses. La IA, basada en principios de los grandes modelos de lenguaje, aprende patrones de eventos médicos, como diagnósticos y factores de estilo de vida, y estima riesgos a corto y largo plazo.

Según Ewan Birney, director general interino del EMBL, “modelar cómo se desarrollan las enfermedades permite planificar intervenciones preventivas y avanzar hacia la medicina personalizada”. El sistema funciona mejor con enfermedades de patrones consistentes, como ciertos tipos de cáncer, infartos o sepsis, ofreciendo estimaciones probabilísticas similares a las predicciones meteorológicas. Por ejemplo, puede calcular el riesgo de infarto en un año según antecedentes y estilo de vida, con variaciones por edad y sexo.

Aunque el modelo no está listo para uso clínico y tiene limitaciones por la edad y diversidad de los datos, permite a los investigadores explorar cómo los hábitos y antecedentes médicos influyen en la salud a largo plazo. Moritz Gerstung, director de IA en Oncología del DKFZ, señala que esta tecnología representa “el principio de una nueva manera de entender la salud humana, que podría permitir intervenciones más personalizadas y preventivas”.

El estudio fue publicado en Nature, con estrictas normas éticas para proteger la privacidad de los pacientes, y abre la puerta a modelos futuros que identifiquen pacientes de alto riesgo y optimicen recursos sanitarios a gran escala.