La nueva IA de AstraZeneca, Milton, promete predecir más de mil enfermedades antes del diagnóstico

Los expertos advierten sobre los desafíos éticos y la necesidad de regulación

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Redacción
Una innovadora herramienta de inteligencia artificial desarrollada por AstraZeneca, llamada Milton, podría marcar un hito en la medicina predictiva. Este nuevo instrumento sería capaz de predecir más de mil enfermedades antes de que se manifiesten clínicamente. Según un estudio publicado en Nature Genetics, esta tecnología utiliza la detección avanzada de biomarcadores y análisis multi-ómicos para evaluar el riesgo de una amplia gama de enfermedades. De esta manera supera en eficacia a las escalas de riesgo poligénico actualmente disponibles.

La capacidad de Milton para identificar posibles patologías antes de que los síntomas sean evidentes ha generado un entusiasmo considerable en la comunidad científica. “Quiero extender mis sinceras felicitaciones al equipo de investigación por el desarrollo de Milton, que representa un avance significativo en el campo de la medicina predictiva”, ha declarado Dusko Ilic, profesor de Ciencias de Células Madre en King’s College London, en declaraciones recogidas por el Science Media Centre (SMC). “La capacidad de predecir más de 1.000 enfermedades antes del diagnóstico es un logro notable, que podría beneficiar enormemente a los pacientes al permitir intervenciones más tempranas, tratamientos más personalizados y reducir los costes de la atención médica”, añadió.

Dusko Ilic: “La poderosa habilidad predictiva de esta herramienta podría, si no se regula, ser mal utilizada”

No obstante, junto con los elogios, surgen también inquietudes sobre el uso ético de esta tecnología. Ilic ha subrayado la necesidad de una regulación estricta. Según el especialista, para evitar que la capacidad predictiva de Milton sea mal utilizada por compañías de seguros de salud o empleadores. “La poderosa habilidad predictiva de esta herramienta podría, si no se regula, ser mal utilizada […] Esto podría conducir a la discriminación y a una violación de la privacidad”, advirtió el experto, enfatizando la importancia de proteger los derechos de los individuos y garantizar un uso ético de estas innovaciones.

Por su parte, Tim Frayling, profesor de Genética Humana en la Universidad de Ginebra, ha destacado la profundidad del estudio. A pesar de ello, también ha llamado a la cautela en cuanto a las expectativas generadas. “Es un estudio muy exhaustivo sobre muchas enfermedades y sus factores de riesgo. Sin embargo, debemos ser cautelosos a la hora de afirmar que podemos ‘predecir enfermedades’, cuando en realidad queremos decir que ‘podemos darte una idea ligeramente más clara de tu probabilidad de desarrollar una enfermedad, pero aún hay muchos factores desconocidos'”, ha incidido Frayling en declaraciones recogidas por el SMC UK.

Todavía existen muchas incertidumbres en cuanto a su capacidad para predecir con exactitud quién desarrollará una enfermedad específica

Frayling destacó que Milton puede mejorar nuestro entendimiento del desarrollo de enfermedades. Sin embargo, aún hay muchas incertidumbres sobre su capacidad para predecir con precisión quién desarrollará una enfermedad. Aunque la herramienta representa un avance importante, su aplicación en la práctica clínica podría requerir ajustes y un enfoque cuidadoso.

El estudio, titulado Disease prediction with multi-omics and biomarkers empowers case-control genetic discoveries in UK Biobank, liderado por Manik Garg, abre nuevas vías en el campo de la predicción de enfermedades y refuerza la importancia de la investigación genética y los biomarcadores en la medicina moderna.

El interés en la personalización de tratamientos y la medicina preventiva está en aumento. De esta manera, Milton podría ser clave para anticipar y tratar enfermedades antes de que se desarrollen. Sin embargo, su implementación debe incluir un marco ético sólido que proteja la privacidad y los derechos de los pacientes. Además, es necesario reconocer las limitaciones actuales de la predicción basada en inteligencia artificial.

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