La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado clave para anticipar enfermedades y optimizar la atención médica. Gracias a algoritmos entrenados con grandes volúmenes de datos, es posible detectar señales tempranas que advierten la probabilidad de desarrollar patologías como diabetes, cáncer, enfermedades cardiovasculares o trastornos neurológicos.

"En cuanto a la personalización, al procesar información individual del paciente, como su genética, estilo de vida o respuesta a tratamientos previos, la IA puede adaptar los diagnósticos y abordajes según el perfil específico de cada persona, optimizando los resultados”, explica el doctor Marco Gonzalo González, docente de Medicina en la Universidad Franz Tamayo (Unifranz).

Uno de los avances más destacados es Delphi-2M, un modelo que no solo predice riesgos concretos, sino que también comprende cómo distintas enfermedades se relacionan entre sí. Este enfoque sistémico permite identificar interacciones entre trastornos mentales, tumores y otras dolencias, aportando una visión más integral de la salud. Además, es capaz de generar datos sintéticos que simulan escenarios epidemiológicos sin comprometer la privacidad de pacientes reales.

Los beneficios clínicos son evidentes: decisiones más rápidas y precisas, tratamientos ajustados a cada paciente y, sobre todo, la posibilidad de prevenir antes que curar. Sin embargo, especialistas advierten sobre los desafíos éticos y de confidencialidad que acompañan a estas tecnologías. La gestión responsable de los datos médicos será fundamental para evitar usos discriminatorios y asegurar que la innovación esté al servicio de las personas.

Aunque aún en desarrollo, estas herramientas marcan un cambio profundo en la práctica médica. Tal como resume el doctor González, "estas tecnologías no reemplazarán a los médicos, pero sí pueden ayudarlos a tomar mejores decisiones, personalizar tratamientos y, sobre todo, prevenir antes que curar”.