Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar el riesgo de más de un millar de enfermedades hasta con veinte años de antelación. La herramienta, bautizada como Delphi-2M, funciona de manera similar a los grandes modelos de lenguaje, pero en lugar de predecir palabras, analiza secuencias de datos médicos, hábitos de vida y antecedentes clínicos. El trabajo, publicado en Nature, supone un paso adelante en la medicina preventiva y personalizada, al ofrecer a médicos y pacientes una visión probabilística del futuro de la salud individual y poblacional.

Científicos en un laboratorio – Imagen creada con IA

El sistema fue entrenado con datos de 400.000 voluntarios del Biobanco del Reino Unido y validado con registros de casi dos millones de personas en Dinamarca. Los resultados muestran que sus predicciones son comparables a las de los mejores modelos existentes para dolencias específicas como la demencia o el infarto, y en muchos casos las superan. Aunque su precisión disminuye en horizontes temporales largos, la capacidad de reflejar tendencias reales lo convierte en una herramienta prometedora para la planificación sanitaria y la investigación médica.

Más allá de la predicción individual, Delphi-2M permite identificar cómo unas enfermedades aumentan la probabilidad de desarrollar otras, lo que abre nuevas líneas para entender las conexiones entre distintos trastornos. Además, el modelo puede generar datos sintéticos con propiedades estadísticas reales, pero sin vinculación a pacientes concretos, lo que refuerza la privacidad y facilita la investigación en contextos donde el acceso a datos clínicos sensibles es limitado.

Sin embargo, el avance plantea también dilemas éticos y legales. Expertos advierten del riesgo de un uso indebido de la información, por ejemplo, en aseguradoras o entidades financieras que discriminen a clientes en función de sus posibles enfermedades futuras. Aunque en Europa existen marcos regulatorios estrictos y nuevas normativas para blindar los datos biomédicos, los investigadores coinciden en que el despliegue de este tipo de inteligencia artificial en la práctica clínica requerirá ensayos controlados, así como un debate público sobre sus implicaciones sociales y emocionales.