Prevención de enfermedades

¿Es posible predecir el futuro? En algunos casos lo podemos hacer, pero nunca con un grado de certidumbre absoluta. Por ejemplo, podemos anticipar que en pocos meses más la temperatura ambiente descenderá en la medida en que se aproxime el invierno, o que al accionar el interruptor eléctrico al entrar a una habitación se encenderá la lámpara que la ilumina. En ambos casos, confiaríamos en que se cumplirán nuestras expectativas, pero no tendríamos una seguridad completa, pues podría ocurrir que, por efecto del cambio climático, el siguiente invierno resulte inusualmente cálido, o bien, que la lámpara de la habitación se hubiera fundido.

Estaríamos quizá de acuerdo en que vivimos rodeados de incertidumbres, si bien en algunos casos dichas incertidumbres no nos molestan demasiado. Así, no nos preocupa que la lámpara de la habitación se funda y que nos viéramos en la necesidad de movernos en la oscuridad. En contraste, hay situaciones en las que predecir el futuro sí nos es de primera importancia. Por ejemplo, en cuanto al desarrollo de enfermedades a lo largo de la vida, que involucra un alto grado de incertidumbre.

Con relación a esto último, es interesante mencionar un artículo aparecido esta semana en la revista “Nature”, publicado por un grupo de investigadores encabezado por Artem Smhatko, del Centro Alemán de Investigación del Cáncer, Heidelberg, Alemania. En su artículo, los autores discuten el uso de la inteligencia artificial para predecir la probabilidad de desarrollar enfermedades.

Para llevar a cabo sus predicciones, Smhatko y colaboradores desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial, que bautizaron como Delphi-2M, para predecir la probabilidad de adquirir una enfermedad, dentro de un catálogo de 1,000 padecimientos. Para este propósito, y de manera análoga a como se entrenan los chats de inteligencia artificial, Delphi-2M fue entrenado con 400,000 expedientes médicos, alojados en un banco de datos del Reino Unido.

En su artículo, los autores demuestran que Delphi-2M es capaz de predecir la probabilidad de que un individuo en particular desarrolle una de las 1,000 enfermedades listadas en un catálogo, con una anticipación de hasta 20 años, y sobre la base de su historial médico previo y de su estilo de vida. Esto permitiría que la persona involucrada se someta a un tratamiento médico específico y lleve a cabo los cambios pertinentes en su estilo de vida, para desviar la trayectoria de la enfermedad y evitar su aparición. En este sentido, escriben Smhatko y colaboradores: “Delphi-2M tiene una capacidad única para muestrear trayectorias futuras de enfermedades, lo que permite estimar la carga acumulada de enfermedades durante períodos de hasta 20 años, dependiendo de la información de salud previa”.

Hay que mencionar que Delphi-2M proporciona datos sobre la probabilidad de aparición de una determinada enfermedad, que de ninguna manera tienen un ciento por ciento de certidumbre. Esto, de manera similar a como las predicciones del clima proporcionan la probabilidad de que llueva en determinado día de la semana, y no la certidumbre de que así vaya a ocurrir. Al respecto, mencionan los autores: “Cabe destacar que las predicciones de Delphi generalmente están fuertemente influenciadas por el azar estadístico y son compatibles con diversos resultados para un individuo determinado”.

Aun así, la inteligencia artificial impactará el tratamiento de enfermedades en el futuro, y en este sentido escriben Smhatko y colaboradores: “Una aplicación evidente de los modelos tipo Delphi es respaldar la toma de decisiones médicas mediante la integración racional de información de diversas modalidades de datos, lo cual puede suponer un reto para los profesionales sanitarios. Entre los posibles casos de uso se incluyen la identificación de las personas que más se beneficiarían de las pruebas diagnósticas o la detección de personas con un riesgo de enfermedad lo suficientemente alto como para incluirlas en programas de vigilancia, incluso si aún no cumplen los criterios convencionales de edad. Sin embargo, la implementación de sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas requiere un marco regulatorio, que aún se encuentra en sus primeras etapas para la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Una aplicación evidente de los modelos tipo Delphi es respaldar la toma de decisiones médicas mediante la integración racional de información de diversas modalidades de datos, lo cual puede suponer un reto para los profesionales sanitarios”.

Y para finalizar, regresando a nuestra pregunta al inicio de este artículo, si bien no es posible predecir el futuro con un ciento por ciento de certidumbre, en algunos casos sí lo podemos hacer con una probabilidad suficientemente alta para que nos resulte útil. Y al respecto, tal parece que la inteligencia artificial puede predecir el curso de una enfermedad con décadas de anticipación y ayudar a su prevención. Y con esto atender a un problema que, ciertamente, va más allá de evitar un tropezón en un cuarto oscuro.