Imagínate poder anticipar los problemas de salud de un paciente incluso antes de que aparezcan los primeros síntomas. Este escenario, que parecía ciencia ficción, está cada vez más cerca gracias a la inteligencia artificial (IA).

Un estudio publicado en Nature presenta Delphi-2M, un modelo de IA basado en la misma arquitectura que da vida a los chatbots (los transformadores generativos). Pero en lugar de redactar textos, esta IA “lee” el lenguaje oculto en los historiales médicos, detectando patrones y prediciendo el futuro de la salud de los pacientes con una precisión asombrosa.

En este artículo resumimos los 5 hallazgos más relevantes y reflexionamos sobre qué implicaciones podría tener este avance para el mundo de la audiología.

1. La IA puede “leer” historiales médicos y anticipar diagnósticos

Delphi-2M interpreta la trayectoria de salud de una persona como si fuera un idioma: cada diagnóstico es una palabra dentro de una oración. A partir de datos como edad, sexo o estilo de vida, la IA predice cuál será la siguiente “palabra” en esa secuencia, es decir, qué enfermedad puede aparecer y cuándo.

2. Un solo modelo para más de 1.000 enfermedades

A diferencia de los algoritmos diseñados para una sola patología, este modelo puede predecir de forma simultánea el riesgo de más de 1.000 enfermedades. En muchos casos, su precisión iguala o incluso supera a los sistemas clínicos tradicionales.

Esto abre un escenario en el que un único sistema podría monitorizar de manera global la salud de un paciente, en lugar de depender de múltiples herramientas específicas.

3. “Pacientes sintéticos” para investigar sin comprometer la privacidad

La IA también es capaz de generar historias clínicas ficticias que parecen reales, pero no pertenecen a ningún paciente. Lo más sorprendente es que otros modelos entrenados con estos datos sintéticos mantienen casi la misma precisión que los entrenados con datos reales.

Esto resuelve un reto clave en investigación: cómo entrenar IA médicas sin poner en riesgo la privacidad.

4. Relaciona enfermedades y su impacto en el tiempo

El modelo no solo predice, también aprende cómo se relacionan las enfermedades entre sí a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, identificó que:

• Un diagnóstico de cáncer mantiene un efecto sostenido en la mortalidad.

• La septicemia, en cambio, tiene un impacto intenso pero de corta duración.

Este análisis ayuda a entender mejor la comorbilidad (múltiples enfermedades coexistentes) y cómo unas condiciones predisponen a otras.

5. La IA también hereda los sesgos de los datos

El estudio advierte que Delphi-2M refleja las limitaciones de la base de datos con la que fue entrenado (UK Biobank). Por ejemplo:

• No puede estimar mortalidad antes de los 40 años porque no hay registros en esa franja.

• Da más peso a enfermedades diagnosticadas en hospital, ya que son las más documentadas.

Esto recuerda que la IA no es una bola de cristal, sino un espejo de los datos.

Conclusiones: ¿Qué significa esto para la audiología?

El impacto de un modelo como Delphi-2M en nuestro sector puede ser enorme:

1. Detección temprana de pérdida auditiva: Integrar datos de estilo de vida y antecedentes médicos podría permitir identificar qué pacientes tienen más riesgo de desarrollar hipoacusia incluso antes de que aparezca.

2. Protocolos de seguimiento personalizados: Los audioprotesistas podrían contar con herramientas predictivas que indiquen qué pacientes requieren revisiones más frecuentes.

3. Prevención en salud auditiva pública: Estas tecnologías podrían ayudar a los responsables de sanidad y a grandes cadenas a proyectar la evolución de la pérdida auditiva en poblaciones enteras, anticipando necesidades de recursos.

4. Nuevos modelos de negocio para fabricantes: Los fabricantes de audífonos podrían integrar IA predictiva en plataformas digitales, ofreciendo un valor añadido a clínicas y pacientes.

Eso sí, no debemos olvidar los riesgos: la precisión de estas predicciones depende de la calidad de los datos y existe un reto ético en cómo se aplican.

La audiología, como disciplina sanitaria y tecnológica, está en un punto estratégico para aprovechar este tipo de avances sin perder de vista la ética, la equidad y la personalización del cuidado.

Si quieres dar el primer paso e implantar un proyecto de inteligencia artificial en audiología, en Audiología Inteligente podemos ayudarte a diseñar una estrategia adaptada a tu centro o a tu organización. Escríbenos y descubre cómo transformar la gestión de tus pacientes y anticiparte a sus necesidades con soluciones prácticas, éticas y seguras.