{"id":182041,"date":"2025-09-17T16:28:19","date_gmt":"2025-09-17T15:28:19","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-ia-predice-el-riesgo-de-mas-de-mil-enfermedades-con-decadas-de-antelacion\/"},"modified":"2025-09-17T16:28:19","modified_gmt":"2025-09-17T15:28:19","slug":"una-ia-predice-el-riesgo-de-mas-de-mil-enfermedades-con-decadas-de-antelacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-ia-predice-el-riesgo-de-mas-de-mil-enfermedades-con-decadas-de-antelacion\/","title":{"rendered":"Una IA predice el riesgo de m\u00e1s de mil enfermedades con d\u00e9cadas de antelaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Cient\u00edficos del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL) y del Centro Alem\u00e1n de Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (DKFZ) han desarrollado un modelo de IA generativa capaz de analizar historiales m\u00e9dicos a gran escala y estimar c\u00f3mo evoluciona la salud humana a lo largo del tiempo.<\/p>\n

El sistema predice tanto el riesgo como el momento probable de aparici\u00f3n de m\u00e1s de mil enfermedades. Para entrenarlo, se utilizaron datos an\u00f3nimos de m\u00e1s de 400 000 pacientes del UK Biobank, y se valid\u00f3 con informaci\u00f3n de 1,9 millones de personas del Registro Nacional de Pacientes Daneses.<\/p>\n

Utiliz\u00f3 datos de m\u00e1s de 400 000 pacientes del UK Biobank y se valid\u00f3 con informaci\u00f3n de 1,9 millones de personas del Registro de Pacientes Dan\u00e9s\u00a0<\/p>\n

Seg\u00fan sus desarrolladores, es una de las demostraciones m\u00e1s completas hasta la fecha de c\u00f3mo la IA generativa puede modelar la progresi\u00f3n de enfermedades humanas en distintos sistemas sanitarios.<\/p>\n

\u201cNuestro modelo de IA es una prueba de concepto: demuestra que es posible aprender de nuestros patrones de salud a largo plazo y usar esta informaci\u00f3n para generar predicciones valiosas\u201d, afirma Ewan Birney, director general interino del EMBL.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Planificar intervenciones preventivas<\/h2>\n

\u201cSi modelamos c\u00f3mo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar cu\u00e1ndo empiezan a emerger ciertos riesgos y esto nos permite planificar intervenciones preventivas. Es un gran paso hacia un sistema de salud personalizado y hacia la medicina preventiva\u201d,\u00a0a\u00f1ade\u00a0Birney.<\/p>\n

Publicado en Nature, el trabajo es fruto de una colaboraci\u00f3n entre el EMBL, el DKFZ y la Universidad de Copenhague. Esta IA se basa en principios similares a los de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s), y aprende la \u2018gram\u00e1tica\u2019 de los datos de salud para representar los historiales m\u00e9dicos como secuencias de eventos \u2014diagn\u00f3sticos o factores de estilo de vida como el tabaquismo\u2014 que ocurren en un orden determinado y con intervalos temporales entre ellos.<\/p>\n

El sistema funciona muy bien en enfermedades con patrones de desarrollo consistentes, como ciertos tipos de c\u00e1ncer, infartos o sepsis<\/p>\n

\u201cLos eventos m\u00e9dicos a menudo siguen patrones predecibles\u201d, explica Tom Fitzgerald, investigador del EMBL. \u201cNuestro modelo de IA aprende esos patrones y puede predecir resultados de salud. Nos proporciona una v\u00eda para explorar lo que podr\u00eda pasarle a una persona bas\u00e1ndose en su historial m\u00e9dico y otros factores clave. Obviamente la predicci\u00f3n no es una certeza, sino una estimaci\u00f3n de los riesgos potenciales\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Estimaci\u00f3n de riesgos<\/h2>\n

El sistema funciona especialmente bien en enfermedades con patrones de desarrollo consistentes, como ciertos tipos de c\u00e1ncer, infartos o sepsis. Como ocurre con las predicciones meteorol\u00f3gicas, ofrece probabilidades, no certezas. Por ejemplo, puede estimar el riesgo de desarrollar una enfermedad cardiovascular en el pr\u00f3ximo a\u00f1o, expresado como tasas a lo largo del tiempo, similar a prever un 70 % de probabilidad de lluvia.<\/p>\n

Estima la probabilidad de sufrir una enfermedad cardiovascular en un a\u00f1o, con tasas similares a las que se usan para prever lluvia<\/p>\n

Algunos eventos, como el riesgo de hospitalizaci\u00f3n por un infarto, se pueden anticipar con mayor precisi\u00f3n, mientras que otros presentan m\u00e1s incertidumbre. Las predicciones a corto plazo resultan m\u00e1s fiables que las de largo alcance. En cohortes del UK Biobank entre 50 y 55 a\u00f1os, el riesgo de infarto var\u00eda desde una probabilidad de 1 en 10 000 por a\u00f1o hasta 1 en 100, seg\u00fan diagn\u00f3sticos previos y estilo de vida. Las mujeres presentan un riesgo medio menor, pero con una distribuci\u00f3n similar.\u00a0<\/p>\n

En general, la probabilidad\u00a0aumenta con la edad. Una evaluaci\u00f3n sistem\u00e1tica mostr\u00f3 que los riesgos calculados del modelo se corresponden bien con los casos observados.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Limitaciones y sesgos<\/h2>\n

El modelo est\u00e1 calibrado para producir estimaciones precisas a escala poblacional, pero presenta limitaciones. Los datos del UK Biobank se centran en personas de entre 40 y 60 a\u00f1os, lo que deja fuera enfermedades pedi\u00e1tricas y adolescentes. Tambi\u00e9n existen sesgos demogr\u00e1ficos por la falta de diversidad en los datos, con subrepresentaci\u00f3n de ciertos grupos \u00e9tnicos.<\/p>\n

Los datos del UK Biobank se centran en personas de entre 40 y 60 a\u00f1os, lo que deja fuera enfermedades pedi\u00e1tricas y adolescentes<\/p>\n

Aunque no est\u00e1 listo para su aplicaci\u00f3n cl\u00ednica, ya permite a los investigadores estudiar c\u00f3mo se desarrollan las enfermedades, explorar el impacto del estilo de vida y antecedentes m\u00e9dicos en el riesgo a largo plazo, y simular resultados de salud con datos artificiales en contextos donde los reales son inaccesibles.<\/p>\n

En el futuro, modelos similares entrenados con datos m\u00e1s representativos podr\u00edan ayudar a identificar pacientes de alto riesgo y planificar mejor los recursos sanitarios.<\/p>\n

\u201cEste es el principio de una nueva manera de entender la salud humana y el desarrollo de enfermedades\u201d, se\u00f1ala Moritz Gerstung, director de la Divisi\u00f3n de IA en Oncolog\u00eda en DKFZ. \u201cAlg\u00fan d\u00eda, modelos generativos como el nuestro podr\u00edan ayudar a personalizar la asistencia y a anticipar necesidades sanitarias a gran escala. Al aprender de grandes poblaciones, estos modelos ofrecen una perspectiva poderosa sobre c\u00f3mo se desarrollan las enfermedades y, a la larga, podr\u00edan ayudar a hacer intervenciones preventivas y m\u00e1s personalizadas\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Datos anonimizados y normas \u00e9ticas<\/h2>\n

El modelo se entren\u00f3 con datos anonimizados bajo estrictas normas \u00e9ticas. Los participantes del UK Biobank dieron su consentimiento informado, y los datos daneses se analizaron conforme a las\u00a0regulaciones nacionales, sin salir del pa\u00eds. Los investigadores utilizaron sistemas virtuales seguros para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los est\u00e1ndares \u00e9ticos.<\/p>\n

Este trabajo ha sido financiado por los Estados miembros del EMBL, el DKFZ y la Fundaci\u00f3n Novo Nordisk.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Artem Shmatko\u00a0et al.\u201cLearning the natural history of human disease with generative transformers\u201d. Nature<\/a>, 2025.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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