El modelo TRisk, desarrollado por investigadores de la Universidad de Oxford, permite identificar con mayor precisión a las personas que realmente necesitan tratamiento preventivo contra enfermedades del corazón.
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las principales causas de muerte en el mundo. Para prevenirlas, se suelen usar modelos estadísticos que estiman el riesgo que una persona tiene de sufrir un infarto o un derrame cerebral. Sin embargo, estos modelos suelen ser imprecisos y tienden a recomendar tratamiento a más personas de las que realmente lo necesitan. Ante este problema, un grupo de científicos desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado TRisk, que ha demostrado ser más preciso y eficiente. El estudio fue publicado en The Lancet Digital Health.
El modelo TRisk fue desarrollado por expertos de la Universidad de Oxford y utiliza un tipo de IA denominado “transformer”, el mismo que se usa en grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Este sistema analiza grandes cantidades de datos de salud digitales, como diagnósticos, medicamentos, análisis de laboratorio y procedimientos médicos, para predecir si una persona tiene alto riesgo de sufrir una enfermedad cardiovascular en los próximos diez años.
Para probar la efectividad de TRisk, los investigadores analizaron los registros médicos de 3 millones de adultos de entre 25 y 84 años en Inglaterra entre 1998 y 2015. Compararon su desempeño con el modelo tradicional QRISK3, que se usa ampliamente en Reino Unido para guiar decisiones sobre tratamientos preventivos, como el uso de medicamentos para bajar la presión o el colesterol.
Los resultados mostraron que TRisk identificó con mayor precisión a las personas realmente en riesgo. A diferencia de los modelos tradicionales, que suelen clasificar como “de alto riesgo” a un gran número de personas que no llegarán a enfermar, TRisk logró reducir en un 20% a 35% la cantidad de personas recomendadas para tratamiento, sin aumentar los casos no detectados. En personas con diabetes, un grupo de alto riesgo donde normalmente se recomienda tratar a todos, TRisk logró reducir en una cuarta parte las recomendaciones de tratamiento, manteniendo una alta precisión.
Además, TRisk funcionó bien en distintos grupos de edad, sexo y nivel socioeconómico, lo que sugiere que puede ayudar a reducir desigualdades en la atención médica, al tratarse de un modelo incluyente. También demostró ser más flexible y menos dependiente de la edad que los modelos tradicionales, lo cual es importante, ya que el riesgo cardiovascular no solo depende de la edad.
Este modelo podría ser un paso importante hacia nuevos enfoques de medicina de precisión o medicina personalizada. Al mejorar la manera en que se identifica a quienes realmente necesitan tratamiento preventivo, se podrían evitar millones de recetas innecesarias y enfocar los recursos de salud a quienes más lo necesitan. No obstante, a pesar de sus prometedores resultados todavía es necesario validar este modelo en otros países y sistemas de salud. Si se implementa correctamente, TRisk podría cambiar la forma en que se previenen las enfermedades cardíacas, beneficiando no solo a los pacientes y sus familias sino a los sistemas de salud en general.
