{"id":144046,"date":"2025-09-18T12:37:59","date_gmt":"2025-09-18T16:37:59","guid":{"rendered":"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/?p=144046"},"modified":"2025-09-18T13:28:38","modified_gmt":"2025-09-18T17:28:38","slug":"la-ia-pronostica-el-riesgo-de-enfermedades-en-un-paciente-con-decadas-de-antelacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/?p=144046","title":{"rendered":"La IA pronostica el riesgo de enfermedades en un paciente con d\u00e9cadas de antelaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<div id=\"nota-texto\">\n<!--[if lt IE 9]><script>document.createElement('audio');<\/script><![endif]-->\n<audio class=\"wp-audio-shortcode\" id=\"audio-144046-1\" preload=\"none\" style=\"width: 100%;\" controls=\"controls\"><source type=\"audio\/mpeg\" src=\"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/ttsmaker-vip-file-2025-9-18-12-37-29.mp3?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/infoelnuevonorte.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/ttsmaker-vip-file-2025-9-18-12-37-29.mp3\">https:\/\/infoelnuevonorte.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/ttsmaker-vip-file-2025-9-18-12-37-29.mp3<\/a><\/audio>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">El modelo, desarrollado por cient\u00edficos del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL), del Centro Alem\u00e1n de Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (DKFZ) y de la Universidad de Copenhague, fue entrenado con informaci\u00f3n cl\u00ednica de<strong> 400.000 personas del Reino Unido<\/strong> y se prob\u00f3 con datos de casi dos millones de personas en Dinamarca.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Bautizado Delphi-2M, el modelo pudo predecir la probabilidad de <strong>m\u00e1s de mil enfermedades bas\u00e1ndose en el historial m\u00e9dico<\/strong> de una persona con una precisi\u00f3n igual o superior a la de otras herramientas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Adem\u00e1s, logr\u00f3 simular trayectorias de salud de hasta 20 a\u00f1os para una persona y <strong>generar datos sint\u00e9ticos que protegen la privacidad de los pacientes<\/strong> pero siguen siendo \u00fatiles para entrenar otros modelos de IA.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Los autores defienden que su herramienta<strong> podr\u00eda ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de padecer enfermedades<\/strong>, orientar los programas de detecci\u00f3n y apoyar la planificaci\u00f3n a largo plazo de los servicios sanitarios.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">\"Al modelar c\u00f3mo se desarrollan las enfermedades a lo largo del tiempo, podemos empezar a explorar <strong>cu\u00e1ndo surgen ciertos riesgos y cu\u00e1l es la mejor manera de planificar intervenciones tempranas.<\/strong> Es un gran paso hacia enfoques m\u00e1s personalizados y preventivos de la atenci\u00f3n sanitaria\", a\u00f1ade.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Aunque versiones futuras podr\u00edan incluir m\u00e1s tipos de informaci\u00f3n sanitaria y ayudar a mejorar la atenci\u00f3n personalizada, los autores advierten de que <strong>el modelo actual refleja los sesgos de los datos<\/strong> con los que fue entrando y que sus predicciones no deben usarse para tomar decisiones m\u00e9dicas directas sin realizar m\u00e1s pruebas.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\">Confluencia de enfermedades<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">La IA ofrece potentes herramientas para identificar patrones en la progresi\u00f3n de las enfermedades mediante el <strong>an\u00e1lisis de grandes conjuntos de datos de historiales de pacientes<\/strong>, pero el potencial completo de estos modelos, especialmente a escala poblacional, sigue sin explorarse en gran medida.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">En ese contexto, Delphi-2M fue entrenado para detectar patrones en la aparici\u00f3n de <strong>determinadas enfermedades en relaci\u00f3n con otros eventos<\/strong> en los historiales de los pacientes, como factores relacionados con el estilo de vida y otras afecciones de salud.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">\"Los eventos m\u00e9dicos suelen seguir patrones predecibles. Nuestro modelo aprende esos patrones y puede <strong>pronosticar resultados de salud futuros<\/strong>. Nos permite explorar lo que podr\u00eda suceder bas\u00e1ndonos en el historial m\u00e9dico de una persona y otros factores claves\", afirma Tom Fitzgerald, cient\u00edfico del Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica del EMBL (EMBL-EBI).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Seg\u00fan sus autores, el modelo funciona especialmente bien en afecciones<strong> con patrones de progresi\u00f3n claros y consistentes<\/strong>, como ciertos tipos de c\u00e1ncer, ataques card\u00edacos y septicemia (infecciones en la sangre).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Sin embargo, es menos fiable para afecciones m\u00e1s variables, como los<strong> trastornos de salud mental <\/strong>o las complicaciones relacionadas con el embarazo, que dependen de acontecimientos vitales impredecibles.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\">Uso futuro y limitaciones<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Al igual que las previsiones meteorol\u00f3gicas, este nuevo modelo de IA ofrece probabilidades, <strong>no certezas<\/strong>. No predice exactamente lo que le suceder\u00e1 a una persona, sino que ofrece estimaciones bien calibradas de la probabilidad de que se produzcan determinadas afecciones durante un per\u00edodo de tiempo determinado, advierte el estudio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">\"Es importante destacar que no se trata de una certeza,<strong> sino de una estimaci\u00f3n de los riesgos potenciales\"<\/strong>, insiste Fitzgerald.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">Pese a que el modelo a\u00fan no est\u00e1 listo para su uso cl\u00ednico, los autores sugieren que ya podr\u00eda ayudar a los investigadores a comprender c\u00f3mo se desarrollan y progresan las enfermedades, <strong>a explorar c\u00f3mo el estilo de vida y las patolog\u00edas pasadas afectan al riesgo de padecer enfermedades a largo plazo<\/strong> y a simular resultados de salud usando datos de pacientes artificiales en situaciones en las que es dif\u00edcil obtener o acceder a datos del mundo real.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-mrf-recirculation=\"Links p\u00e1rrafos\">\"Este es el comienzo de una nueva forma de entender la <strong>salud humana y la progresi\u00f3n de las enfermedades<\/strong>\", concluye Moritz Gerstung, jefe de la Divisi\u00f3n de IA en Oncolog\u00eda del DKFZ y antiguo jefe de grupo del EMBL-EBI.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El modelo, desarrollado por cient\u00edficos del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL), del Centro Alem\u00e1n de Investigaci\u00f3n Oncol\u00f3gica (DKFZ) y de la Universidad de Copenhague, fue entrenado con informaci\u00f3n cl\u00ednica de 400.000 personas del Reino Unido y se prob\u00f3 con datos de casi dos millones de personas en Dinamarca. 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