Informe sobre el Modelo de IA Delphi-2M y su Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Un nuevo modelo de inteligencia artificial, denominado Delphi-2M, ha sido desarrollado con la capacidad de predecir el riesgo de padecer múltiples enfermedades con años de antelación, representando un avance significativo hacia la consecución de metas sanitarias globales.

Contribución Directa al ODS 3: Salud y Bienestar

El desarrollo de Delphi-2M se alinea directamente con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 3, que busca garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades. Al permitir la predicción de diagnósticos futuros, esta tecnología fomenta un cambio de paradigma desde la medicina reactiva hacia un enfoque preventivo y personalizado.

Capacidades Predictivas y Alcance

• Predicción a Largo Plazo: El modelo es capaz de predecir riesgos médicos con más de una década de antelación.
• Amplio Espectro de Afecciones: Puede estimar el riesgo para más de 1,200 condiciones, incluyendo cáncer, diabetes y enfermedades cardíacas.
• Enfoque Probabilístico: En lugar de fechas exactas, Delphi-2M calcula la probabilidad de desarrollar futuras enfermedades, similar a un pronóstico meteorológico.

Fomento de la Asistencia Sanitaria Preventiva

La capacidad del modelo para identificar riesgos de manera temprana es fundamental para planificar intervenciones preventivas eficaces. Esto no solo mejora la calidad de vida de los individuos, sino que también contribuye a la sostenibilidad de los sistemas de salud pública, un pilar del ODS 3.

Innovación y Alianzas para el Desarrollo (ODS 9 y 17)

El proyecto Delphi-2M es un claro ejemplo de cómo la innovación y la colaboración internacional son cruciales para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Avances en Innovación e Infraestructura (ODS 9)

Delphi-2M representa una innovación tecnológica de vanguardia. Su desarrollo se basa en una infraestructura de datos robusta, utilizando bases de datos biomédicas a gran escala como el Biobank del Reino Unido y la base de datos de salud pública de Dinamarca. Este modelo demuestra cómo la infraestructura digital y la inteligencia artificial pueden ser aprovechadas para el bien común.

Modelo de Colaboración Global (ODS 17)

El éxito de esta iniciativa se debe a una alianza estratégica entre instituciones de primer nivel:

1. Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL)
2. Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ)
3. Universidad de Copenhague

Esta colaboración transfronteriza ejemplifica el espíritu del ODS 17, que promueve las alianzas para lograr los objetivos globales.

Desafíos y Consideraciones para un Futuro Equitativo (ODS 10)

Si bien el potencial de Delphi-2M es inmenso, su implementación futura debe abordar importantes desafíos para asegurar que no se exacerben las desigualdades existentes, en línea con el ODS 10 (Reducción de las Desigualdades).

Garantía de Acceso Equitativo

Es imperativo que, una vez que el modelo esté listo para su uso clínico, se implementen políticas que garanticen un acceso justo y equitativo. La tecnología debe servir como una herramienta para reducir las disparidades en la salud, no para ampliarlas.

Estado Actual y Próximos Pasos

• El modelo se considera actualmente una prueba de concepto y no está listo para su aplicación clínica.
• La investigación futura se centrará en refinar su precisión y abordar las consideraciones éticas sobre el conocimiento previo de futuras enfermedades.

En conclusión, Delphi-2M se perfila como una herramienta transformadora con el potencial de acelerar el progreso hacia la Agenda 2030, especialmente en el ámbito de la salud y el bienestar, siempre que su desarrollo e implementación se guíen por los principios de equidad e inclusión.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

• ODS 3: Salud y Bienestar

  El artículo se centra directamente en la salud, describiendo un modelo de inteligencia artificial, Delphi-2M, diseñado para predecir el riesgo de más de 1,200 afecciones médicas, incluyendo “el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardíacas y los problemas respiratorios”. El objetivo principal de esta tecnología es mejorar la asistencia sanitaria mediante un enfoque “más personalizado y preventivo”, lo que se alinea perfectamente con la meta de garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  El desarrollo de Delphi-2M es un claro ejemplo de innovación tecnológica y investigación científica avanzada. El artículo destaca la colaboración entre instituciones de investigación de primer nivel como el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ). Este avance representa una mejora en la capacidad tecnológica aplicada al sector de la salud, fomentando la innovación para resolver problemas críticos, lo cual es un pilar del ODS 9.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• Meta 3.4: Reducir la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles

  El artículo especifica que el modelo de IA puede estimar el riesgo de enfermedades no transmisibles como “el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardíacas y los problemas respiratorios”. Al predecir estos riesgos “con más de diez años de antelación”, la herramienta permite “planificar mejor las intervenciones tempranas”. Este enfoque preventivo contribuye directamente a la meta de reducir en un tercio la mortalidad prematura causada por estas enfermedades.

• Meta 3.d: Reforzar la capacidad en materia de alerta temprana y gestión de los riesgos para la salud

  Delphi-2M funciona como un sistema de alerta temprana a nivel individual. Al predecir la “probabilidad de padecer enfermedades”, ofrece una herramienta para la reducción y gestión de riesgos para la salud. Como menciona el artículo, “al modelar cómo se desarrollan las enfermedades con el tiempo, podemos empezar a investigar cuándo aparecen ciertos riesgos”. Si se implementa a gran escala, esta tecnología podría reforzar la capacidad de los sistemas de salud para anticipar y gestionar riesgos sanitarios en la población.

• Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica

  La creación de Delphi-2M es el resultado directo de la investigación científica llevada a cabo por un “equipo de investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL, por sus siglas en inglés), el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ, por sus siglas en alemán) y la Universidad de Copenhague”. El artículo lo describe como “un gran paso hacia un planteamiento más personalizado y preventivo de la asistencia sanitaria”, lo que demuestra una mejora significativa de la capacidad tecnológica en el campo de la medicina y la inteligencia artificial, en línea con el fomento de la innovación que promueve esta meta.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

• Indicador 3.4.1: Tasa de mortalidad atribuida a las enfermedades cardiovasculares, el cáncer, la diabetes o las enfermedades respiratorias crónicas

  Este indicador está implícitamente relacionado, ya que el propósito fundamental de Delphi-2M es predecir precisamente estas cuatro categorías de enfermedades no transmisibles. El artículo menciona explícitamente “el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardíacas y los problemas respiratorios”. El éxito y la implementación de esta tecnología tendrían un impacto directo y medible en la reducción de la tasa de mortalidad asociada a estas afecciones, que es lo que este indicador mide.

• Indicador 9.5.2: Número de investigadores (en equivalente de jornada completa) por cada millón de habitantes

  Aunque el artículo no proporciona cifras, la existencia de un “equipo de investigadores” de instituciones de alto calibre como EMBL y DKFZ que desarrollan una tecnología tan avanzada implica la presencia de un personal de investigación altamente cualificado. El proyecto en sí mismo es una manifestación del trabajo realizado por estos investigadores, cuyo número y calidad son medidos por este indicador.

4. Cree una tabla con tres columnas titulada ‘ODS, metas e indicadores’ para presentar los hallazgos del análisis del artículo.

Fuente: cordis.europa.eu