Delphi-2M es un modelo de inteligencia artificial que sería capaz de predecir el riesgo de más de mil enfermedades hasta con 20 años de antelación, a partir del historial clínico y factores de estilo de vida de cada persona. Este avance abre la puerta a una medicina preventiva más integral, al simular trayectorias de salud individuales y poblacionales con una precisión comparable o superior a los sistemas centrados en patologías específicas.
Entre las patologías que Delphi-2M podría anticipar figuran el cáncer de mama, las enfermedades cardiovasculares, la diabetes, la varicela, el asma, la depresión y el infarto agudo de miocardio, incluso proyecta el riesgo de mortalidad basándose en antecedentes de diagnóstico y variables como edad, sexo, índice de masa corporal y hábitos de consumo de alcohol y tabaco.
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Una de las innovaciones clave del modelo es su capacidad para generar trayectorias de salud sintéticas, que conservan los patrones estadísticos sin exponer datos personales. Esta funcionalidad permite a los investigadores y gestores sanitarios simular la carga de enfermedades en el medio y largo plazo.
Tomas Fitzgerald, investigador del EMBL-EBI, explica: “Los eventos médicos siguen patrones predecibles; nuestra IA aprende esos patrones y puede anticipar desenlaces de salud futuros”. Por su parte, Ewan Birney, director interino del EMBL, prevé que en breve los médicos podrán decir: “Estos son tus cuatro principales riesgos y estas son dos acciones concretas para mitigarlos’”.
A pesar de su potencial, los creadores de Delphi-2M advierten de la necesidad de más validaciones clínicas y de abordar posibles sesgos en los datos.
En su actual fase de investigación, la herramienta está pensada para apoyar estudios de salud pública y diseño de políticas sanitarias, antes de su integración en entornos clínicos directos.
