La historia clínica completa, convertida en mapa de riesgos para los próximos años

Arranco acá arriba, con el sol cayendo sobre el cerro y la vereda todavía tibia, pensando en algo que parece de ciencia ficción pero ya está pasando en los principales centros de investigación del mundo: un software que se traga toda la historia clínica de una persona, desde el primer análisis de sangre hasta la última radiografía, y devuelve una estimación bastante afinada de qué enfermedades podrían aparecer en los próximos cinco, diez o veinte años. La idea no es nueva, pero los números con los que se está entrenando esta nueva generación de herramientas son, literalmente, enormes.

Para entender de qué hablamos hay que saber que, cuando uno va al médico, cada profesional va anotando su parte: el clínico general los análisis, el cardiólogo el electrocardiograma, el traumatólogo la radiografía. Esos datos suelen quedar guardados en sistemas que casi nunca se cruzan entre sí. La nueva generación de inteligencia artificial apunta justamente a eso: a tomar todo ese recorrido médico y convertirlo en una secuencia ordenada en el tiempo, algo que los especialistas llaman tokenización del paciente.

Cómo funciona la tokenización del paciente

Cada evento de la historia clínica, sea un diagnóstico, un resultado de laboratorio, una imagen o una nota del médico, se transforma en una unidad básica de información. Esas unidades se ordenan cronológicamente y se las entrega al modelo, que de esa manera reconstruye la trayectoria de salud y estima cómo evoluciona el riesgo de más de mil enfermedades distintas a lo largo de los años. La diferencia con los sistemas viejos es que estos no miran un dato aislado, sino el conjunto de la película completa de la salud de cada persona.

• Delphi-2M: trabajó con casi dos millones de personas del Biobanco del Reino Unido y registros daneses, y calcula probabilidades para más de 1.000 enfermedades a partir de diagnósticos y su secuencia temporal.
• Curiosity: procesó más de 100.000 millones de eventos médicos de más de 100 millones de pacientes, la base de datos más grande hasta ahora.
• Apollo: sumó texto clínico e imágenes a los registros estructurados y se entrenó con tres décadas de atención acumulada.
• ALADYNOUILLI: incorporó información genética heredada y usó datos de más de 683.000 personas de tres biobancos, identificando patrones de enfermedad que cambian con la edad.
• AURORA: integró siete tipos de datos distintos en más de 425.000 individuos para estudiar envejecimiento, salud metabólica y respuesta a tratamientos.

Ahora bien, acá viene el dato que a mí, como periodista y como paciente, me parece clave y que muchas veces queda afuera del entusiasmo: los cinco modelos todavía no son comparables entre sí porque usan bases de datos, criterios de evaluación y horizontes temporales distintos. Y sobre todo comparten una limitación central que los propios investigadores reconocen sin vueltas: ninguno demostró hasta el momento que tomar decisiones médicas a partir de sus predicciones mejore los resultados concretos en la salud de los pacientes.

Dicho de otro modo, el sistema puede decirte con bastante precisión que en los próximos años tenés alta probabilidad de desarrollar determinada enfermedad, pero todavía no está probado que, una vez que el médico recibe esa advertencia y actúa en consecuencia, el paciente viva más o viva mejor. Esa es la frontera que separa una predicción interesante de una herramienta clínica realmente útil, y es la discusión que hoy atraviesa a toda la comunidad médica.

Porque a mí me gusta conversar con la gente antes de cerrar una nota, y esta vez no fue la excepción. En un pueblo del norte me crucé con doña Carmen, de Vaqueros, que tiene 58 años, tres hijos criados y una historia clínica tan larga como un libro: diabetes, dos operaciones, controles cardiológicos cada seis meses. Cuando le conté de qué se trataba esta tecnología, se quedó pensando un ratito y me dijo algo que, creo, resume mejor que cualquier paper el espíritu de esta discusión: 'Mientras no me saquen el derecho a que el médico me mire a los ojos y me pregunte cómo estoy, toda máquina que me quiera cuidar me parece bienvenida'.