¿Qué tan alto es su riesgo de desarrollar cáncer de páncreas o sufrir un infarto en los próximos 20 años? Un nuevo sistema de inteligencia artificial generativa llamado Delphi-2M pretende dar respuesta a esa pregunta y ofrecer previsiones personalizadas de su trayectoria de salud a largo plazo.
Desarrollado por un equipo de investigadores biomédicos europeos y detallado en un artículo de Nature de septiembre de 2025, Delphi-2M representa uno de los esfuerzos más ambiciosos hasta ahora para aplicar la IA a la medicina predictiva. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que impulsan los chatbots como ChatGPT se entrenaron con cantidades masivas de datos de texto para predecir la siguiente palabra de una oración. Delphi-2M se entrenó con una gran cantidad de datos médicos para predecir la siguiente etapa en la salud de una persona.
Delphi-2M trata los historiales médicos como secuencias de eventos, de forma muy parecida a como ChatGPT procesa palabras. Los datos de su capacitación provienen de los registros médicos de más de 400.000 participantes en el Biobanco del Reino Unido, la base de datos biomédica más completa del mundo, que abarca información genética, de estilo de vida y de salud. El modelo también incorporó códigos de diagnóstico de alto nivel de la Clasificación Internacional de Enfermedades, décima revisión (el estándar mundial que utilizan los médicos para codificar los diagnósticos), junto con datos sobre sexo, masa corporal, hábitos de tabaquismo y alcohol, y mortalidad.
Para validar las predicciones del modelo, los investigadores probaron Delphi-2M utilizando 1,9 millones de registros médicos electrónicos del Registro Nacional de Pacientes de Dinamarca, que abarcan cinco décadas de datos de hospitalización. Al analizar todos estos datos, escriben los investigadores, Delphi-2M puede “aprender trayectorias de salud a lo largo de la vida y predecir con precisión tasas futuras de enfermedades para más de 1.000 enfermedades simultáneamente”, utilizando diagnósticos previos, factores de estilo de vida y otros indicadores médicos.
Su precisión predictiva rivaliza con la de herramientas especializadas como la puntuación de riesgo cardiovascular de Framingham y la puntuación de riesgo de demencia del Biobank del Reino Unido, pero a diferencia de esos modelos de propósito único, Delphi-2M puede evaluar estos y otros 1.000 riesgos de enfermedades a la vez.
Con su capacidad para integrar información de salud diversa, Delphi-2M (y modelos futuros similares) podría ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo que se beneficiarían más de pruebas de diagnóstico temprano o exámenes de detección regulares.
Aún así, los expertos advierten contra el tratamiento de los modelos predictivos como oráculos. “Los pacientes deben comprender que estos pronósticos no son el destino”, dijo a Medscape el especialista en ética médica de la Universidad de Potsdam, Robert Ranisch. “Sin embargo, pueden proporcionar orientación para decisiones preventivas o terapéuticas”.
Por ahora, Delphi-2M sigue siendo una herramienta de investigación. Pero a medida que los modelos predictivos se vuelven más confiables y mejoran las salvaguardas de la privacidad, tales herramientas podrían convertirse en una parte rutinaria de la práctica clínica, o incluso aparecer en aplicaciones de salud para el consumidor.
Este artículo apareció originalmente impreso bajo el título “¿Sabe la IA cómo vas a morir?”.