Desarrollan modelos de IA que predicen enfermedades antes de los síntomas

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que se cuida la salud. Hoy, gracias a modelos entrenados con datos médicos, es posible anticiparse a enfermedades antes de que aparezcan los primeros síntomas. Estos sistemas pueden detectar patrones en el historial clínico, análisis de sangre y hábitos de vida que alertan sobre pLa inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que se cuida la salud.

Carlos Mendez, docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, sostiene: “El desarrollo de modelos predictivos de inteligencia artificial pueden mejorar el cuidado de la salud a pasos agigantados”.

Hoy, con modelos entrenados con datos médicos, es posible anticiparse a enfermedades antes de que aparezcan los primeros síntomas. Estos sistemas pueden detectar patrones en el historial clínico, análisis de sangre y hábitos de vida que alertan sobre posibles riesgos de padecer diabetes, cáncer, enfermedades cardíacas y muchas otras condiciones.

Más allá de asistir en diagnósticos actuales, los modelos de IA son capaces de anticipar qué enfermedades podría padecer una persona en el futuro, abriendo un horizonte de prevención sin precedentes.

Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático que analizan grandes volúmenes de datos clínicos, genéticos y de estilo de vida. Con esta información, identifican patrones invisibles para el ojo humano, detectan riesgos tempranos y generan predicciones personalizadas. Por ejemplo, pueden advertir la probabilidad de que un paciente desarrolle diabetes, enfermedades cardiovasculares, cáncer o incluso trastornos neurológicos años antes de que aparezcan los primeros síntomas.

“En cuanto a la personalización, al procesar información individual del paciente —como su genética, estilo de vida o respuesta a tratamientos previos—, la IA puede adaptar los diagnósticos y tratamientos según el perfil específico de cada persona, optimizando los resultados”, sostiene el académico.

No todos los pacientes responden igual a los mismos factores de riesgo, y la IA ayuda a diseñar planes de prevención y tratamientos adaptados a cada perfil. Esto no solo mejora la calidad de vida, sino que también permite reducir costos en los sistemas de salud al evitar complicaciones avanzadas.

Delphi-2M

A diferencia de otros algoritmos que solo predicen enfermedades concretas (como el riesgo de cáncer de mama), Delphi-2M es un desarrollo que entiende cómo se relacionan distintas enfermedades entre sí. Por ejemplo, ha detectado que ciertos trastornos mentales o tumores aumentan el riesgo de otras dolencias en el futuro. Este enfoque más amplio ayuda a ver la salud como un sistema interconectado.

Otra ventaja innovadora del modelo es que puede generar datos sintéticos de salud. Es decir, crea ejemplos ficticios pero realistas, que sirven para investigar sin comprometer la privacidad de pacientes reales. Esto permite estudiar, por ejemplo, qué pasaría si aumentaran los casos de obesidad en una población.

¿Cuáles son los riesgos?

Aunque las ventajas son enormes, también existen riesgos importantes. Por ejemplo, que aseguradoras o bancos usen esta información para discriminar a personas con mayor riesgo de enfermedad. Expertos en ética y protección de datos recuerdan que la IA puede identificar a alguien incluso a partir de datos supuestamente anónimos.

Por eso, en Europa se están estableciendo normas y espacios seguros para usar estos datos, donde se limita su acceso, el tiempo de uso y el propósito. Además, está prohibido tomar decisiones comerciales (cómo cambiar el precio de un seguro) basándose en información genética o médica sin el consentimiento de la persona.

Un nuevo camino para la medicina

Delphi-2M aún necesita pruebas clínicas para aplicarse en la práctica médica. Pero ya es una herramienta útil para entender mejor cómo progresan las enfermedades y cómo los hábitos de vida influyen en ese proceso. En un mundo donde cada vez vivimos más años y con más enfermedades crónicas, poder anticiparlas y prepararnos será clave para tener una vida más larga y saludable.

Marco Gonzalo González, docente de la carrera de Medicina en la Universidad Franz Tamayo (Unifranz), explica que en el área de la salud estas tecnologías se consideran nuevas porque todavía están en desarrollo, pero ya muestran un gran potencial para cambiar de manera profunda la forma en que se practica la medicina y se realiza la investigación.

Estas tecnologías no reemplazarán a los médicos, pero sí puede ayudarlos a tomar mejores decisiones, personalizar tratamientos y, sobre todo, prevenir antes que curar. El futuro de la salud no solo está en los medicamentos: también está en los datos.

Con esta tecnología, los médicos pueden tomar decisiones más rápidas, precisas y personalizadas para cada paciente. En esta nota explicamos cómo funciona esta herramienta, qué beneficios está trayendo al sistema de salud y los desafíos que aún enfrenta.

La predicción no se limita a enfermedades comunes. Investigaciones recientes exploran el uso de la IA en la detección temprana de padecimientos raros o de evolución silenciosa, como ciertos tipos de cáncer. Además, el cruce de información con dispositivos portátiles y aplicaciones de salud amplía el alcance de la prevención: la IA puede monitorear continuamente indicadores vitales y anticipar crisis de salud en tiempo real.

Sin embargo, este avance plantea desafíos éticos y de privacidad. El manejo responsable de los datos médicos es esencial para proteger la confidencialidad de los pacientes y garantizar que las predicciones se usen en beneficio de la salud y no con fines discriminatorios.

La medicina preventiva impulsada por la inteligencia artificial promete un futuro donde los diagnósticos lleguen antes que la enfermedad misma. La clave estará en equilibrar innovación con ética y en asegurar que estos avances estén al alcance de todos.