Un modelo de inteligencia artificial bautizado como Delphi-2M ha demostrado ser capaz de anticipar el riesgo de más de un millar de enfermedades y simular la trayectoria de salud de una persona a dos décadas vista. En el trabajo han participado el European Molecular Biology Laboratory (EMBL-EBI), la Universidad de Copenhague, el Hospital Universitario de Copenhague, el Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research y el Danish National Biobank.
La medicina del futuro será preventiva o no será. La nueva generación de sistemas de inteligencia artificial ya no se limita a procesar datos médicos: es capaz de identificar factores de riesgo invisibles y generar predicciones de largo plazo con una precisión sin precedentes.
La posibilidad de anticipar enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas o metabólicas antes de que se manifiesten clínicamente supone un giro radical en la forma de cuidar la salud. Para los profesionales, significa diseñar estrategias personalizadas y actuar antes de que la enfermedad limite la calidad de vida del paciente.
La capacidad de proyectar trayectorias de salud hasta dos décadas permite a hospitales, centros de día y residencias de mayores planificar recursos, personal y programas preventivos de manera más eficiente y sostenible.
La innovación no solo tiene relevancia en la práctica clínica, sino también en la gestión del día a día de los centros de mayores.
Cada residente podría contar con un plan de salud personalizado, adaptado a sus riesgos específicos. Esto refuerza el enfoque de atención centrada en la persona, clave en el modelo sociosanitario actual.
Con datos predictivos, las residencias y centros sociosanitarios podrían organizar turnos, servicios médicos y programas de rehabilitación de forma más ajustada a las necesidades futuras.
La información generada por estos modelos también es de gran valor para la investigación biomédica, ya que facilita la identificación de patrones poblacionales y acelera el desarrollo de terapias.
Junto a las oportunidades, emergen importantes desafíos.
La información clínica y genética es extremadamente sensible. Su uso exige sistemas de ciberseguridad avanzados y un marco regulador claro que proteja la intimidad de los pacientes.
Médicos, enfermeras, cuidadores y gestores necesitan capacitación digital para interpretar y aplicar correctamente los resultados. Sin esta preparación, la herramienta corre el riesgo de ser infrautilizada.
La tecnología no puede convertirse en un privilegio de grandes hospitales o residencias con recursos. Garantizar que llegue también a centros pequeños o zonas rurales es clave para evitar desigualdades en la atención.
La irrupción de la inteligencia artificial predictiva coincide con el reto demográfico del envejecimiento en España y Europa. Con una población cada vez más longeva, el valor de la prevención se multiplica.
Anticipar enfermedades y reducir hospitalizaciones es una de las vías más efectivas para asegurar la sostenibilidad de la sanidad pública.
El sector de los cuidados de larga duración puede beneficiarse enormemente de estas herramientas, orientando sus recursos hacia programas preventivos y reduciendo la presión asistencial.
| Área de aplicación | Ejemplo de uso práctico | Beneficio principal | Impacto esperado en la atención a mayores |
|---|---|---|---|
| Prevención de enfermedades | Riesgos cardiovasculares o neurodegenerativos | Intervención anticipada | Menos hospitalizaciones y complicaciones |
| Atención personalizada | Planes adaptados a cada residente | Cuidados más eficaces y centrados en la persona | Mayor calidad de vida y satisfacción |
| Gestión de recursos | Predicción de necesidades asistenciales | Optimización de personal y servicios | Reducción de listas de espera |
| Salud pública y políticas | Proyección de cronicidad a largo plazo | Campañas preventivas más eficaces | Sostenibilidad del sistema sanitario |
Para comprender mejor la magnitud de Delphi-2M, conviene visualizarlo con un ejemplo sencillo. Imagine que un sistema sanitario puede prever que una persona de 60 años tiene un alto riesgo de desarrollar diabetes en 10 años y problemas cardiovasculares en 15. Con esa información, médicos y cuidadores podrían recomendar cambios en la dieta, programas de ejercicio y revisiones periódicas más específicas. En lugar de esperar a que la enfermedad aparezca, se actúa con antelación.
Este enfoque no solo prolonga la vida en buenas condiciones, sino que reduce el gasto sanitario asociado a hospitalizaciones y tratamientos complejos. La clave es que la inteligencia artificial convierte datos clínicos y genéticos en información práctica que mejora la prevención, la calidad de vida y la sostenibilidad de todo el sistema.
La inteligencia artificial capaz de predecir más de 1.000 enfermedades y proyectar la salud a 20 años supone un avance que cambiará la forma en que entendemos la medicina preventiva y la atención sociosanitaria. Su potencial para mejorar la calidad de vida, personalizar los cuidados y optimizar los recursos es enorme, aunque no está exento de retos éticos, regulatorios y financieros. El futuro del cuidado de los mayores dependerá de cómo logremos integrar esta tecnología de manera equitativa, sostenible y humana.