Investigadors del European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), el Centre Alemany de Recerca Oncològica (DKFZ) i diverses institucions daneses han presentat Delphi-2M, un sistema basat en transformadors que “aprèn” la seqüència de la nostra salut —diagnòstics, hàbits i antecedents— per estimar la probabilitat i el moment en què poden aparèixer més de mil malalties. Segons un estudi publicat a la revista Nature, el model es va entrenar amb dades de prop de 400.000 participants del UK Biobank i es va validar sense ajustar paràmetres en 1,9 milions d’historials mèdics a Dinamarca.

Delphi-2M no ofereix certeses, sinó probabilitats que s’actualitzen amb cada nova dada clínica. En el curt termini assoleix encerts comparables als millors models específics per a infart o demència; a llarg termini manté un avantatge sobre càlculs basats només en edat i sexe. Els autors subratllen que no substitueix el criteri mèdic, però que podria orientar cribratges, seguiments personalitzats o programes de prevenció en poblacions concretes.

Una de les innovacions més rellevants de Delphi-2M és la seva capacitat per generar dades sintètiques. A partir d’historials mèdics incomplets, el model pot preveure trajectòries de salut senceres que mantenen les mateixes tendències i proporcions estadístiques dels pacients reals, però sense correspondre’s amb cap individu concret. Aquest recurs permet entrenar nous algoritmes o fer simulacions a escala poblacional sense necessitat d’accedir a informació clínica sensible. Així, es combina el valor de la informació mèdica massiva amb un major nivell de protecció de la privadesa.

L’impacte potencial va més enllà de la pràctica clínica. Els autors assenyalen que Delphi-2M podria ser útil per a planificació sanitària i polítiques públiques en societats envellides i amb multimorbiditat creixent. Però també hi ha alertes: experts en ètica i dades avisen del perill que asseguradores o entitats financeres facin servir aquestes prediccions.

El pròxim pas serà comprovar en assaigs clínics si incorporar IA com Delphi-2M a les visites mèdiques millora realment la salut i el benestar dels pacients. Fins aleshores, el model es considera sobretot una prova d’escala: una demostració que els algoritmes que van revolucionar el llenguatge poden començar a fer el mateix amb les trajectòries de la salut humana.