Un modelo de IA es capaz de predecir el riesgo de un millar de enfermedades

Esta investigación parece ser un paso significativo hacia una forma de modelización predictiva en medicina que sea escalable, interpretable y, lo que es más importante, éticamente responsable. La demostración clara de cómo se puede utilizar la IA explicable para modelizar predicciones es crucial si se quiere utilizar esta tecnología en la práctica clínica y sugiere que podría ser posible identificar a las personas de alto riesgo que necesitan intervención.  

Aunque la versión actual se basa únicamente en registros clínicos anonimizados, es alentador ver que la arquitectura del modelo se ha diseñado deliberadamente para dar cabida a tipos de datos más ricos, como biomarcadores, imágenes e incluso genómica. Con estas futuras integraciones, la plataforma Delphi está bien posicionada para evolucionar hacia una herramienta de medicina de precisión verdaderamente multimodal.

Los autores han desarrollado un modelo de IA capaz de predecir con precisión enfermedades y han demostrado que funciona con datos del BioBank del Reino Unido, así como con datos de casi dos millones de personas de Dinamarca. Sin embargo, aún queda mucho camino por recorrer para mejorar la atención sanitaria, ya que los autores reconocen que ambos conjuntos de datos presentan sesgos en cuanto a edad, origen étnico y resultados sanitarios actuales. 

Si bien la mejora de las puntuaciones de riesgo y el potencial de la medicina de precisión son objetivos interesantes para el futuro, el reto inmediato para la asistencia sanitaria es garantizar que exista una infraestructura digital y una base de competencias suficientes para todos, independientemente de su origen socioeconómico, de modo que las tecnologías actualmente disponibles puedan ofrecerse a quienes más necesitan mejorar su acceso a los tratamientos.