Un modello di intelligenza artificiale (IA) ha anticipato il rischio di malattie anni prima, aprendo la strada alla medicina preventiva
Su Nature, è stato pubblicato uno studio rivoluzionario guidato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Copenaghen, in collaborazione con l’EMBL (Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare) e il Centro Tedesco di Ricerca sul Cancro (DKFZ). Il team, guidato da Artem Shmatko, Alexander Jung e Søren Brunak, ha sviluppato Delphi‑2M, un modello di intelligenza artificiale (IA) capace di prevedere oltre 1.000 malattie fino a 20 anni prima della loro comparsa, analizzando dati clinici, demografici e comportamentali.
Come funziona Delphi‑2M
Delphi‑2M non si limita a calcolare un semplice rischio di malattia. Analizza la sequenza completa delle diagnosi passate di una persona, insieme a dati demografici (età, sesso) e fattori di stile di vita come peso, fumo e consumo di alcol. In questo modo il modello simula vere e proprie traiettorie future di salute, cioè scenari realistici su come potrebbero evolvere le condizioni cliniche di un individuo nei prossimi anni. Il sistema utilizza strategie avanzate per gestire periodi senza eventi diagnostici e codifica l’età in modo continuo, permettendo di prevedere non solo quale malattia potrebbe insorgere, ma anche quando potrebbe comparire.
Dati e accuratezza
Il modello è stato addestrato su 402.799 partecipanti della UK Biobank e validato su oltre 100.000 persone nello stesso dataset. La verifica esterna ha coinvolto registri danesi con 1,93 milioni di individui, dimostrando la capacità del modello di adattarsi a popolazioni diverse.I risultati mostrano che Delphi‑2M può prevedere la comparsa della prossima malattia con un’AUC (indice di accuratezza) di circa 0,76 sui dati interni e di 0,67 sui dati esterni danesi.
L’accuratezza tende a diminuire con l’allungarsi dell’orizzonte temporale, ma rimane significativa fino a 20 anni, offrendo uno strumento utile per orientare scelte preventive.
Applicazioni pratiche
Le potenzialità di Delphi‑2M sono numerose:
Screening personalizzati: identificare persone a rischio elevato per intervenire prima che la malattia si manifesti.
Pianificazione sanitaria: simulare futuri carichi di malattia e ottimizzare le risorse sanitarie.
Ricerca protetta: generare traiettorie simulate che preservano la privacy, utili per studi epidemiologici e clinici.
Questo approccio potrebbe trasformare la medicina, rendendo gli interventi più mirati e efficienti.
Limiti e precauzioni
Nonostante le promesse di Delphi‑2M, il modello non è infallibile. I dati su cui è stato addestrato possono contenere bias demografici e sanitari, e la precisione diminuisce quando si applica a popolazioni diverse da quelle di training. Per questo motivo, le previsioni devono essere considerate strumenti di supporto, utili a orientare interventi preventivi, ma non sostitutivi del giudizio clinico. Allo stesso tempo, altri studi mostrano come la stessa tecnologia possa essere impiegata in ambiti più controversi, come la creazione di virus sintetici, sottolineando l’importanza di linee guida etiche e regolamentazioni rigorose nell’uso dell’IA in medicina.
Delphi‑2M, pur dimostrando ancora dei limiti, dimostra che l’intelligenza artificiale può offrire uno “sguardo olistico” sulla salute futura, anticipando malattie e aprendo la strada a interventi preventivi più efficaci. Con un uso responsabile, trasparente e regolamentato, modelli come questo potrebbero rivoluzionare la medicina, trasformando la prevenzione da un approccio generico a uno personalizzato e basato sui dati.
