MILTON no es un monstruo, sino la Inteligencia Artificial desarrollada por AstraZeneca que predice más de tres mil enfermedades antes de que las personas presenten síntomas. Utilizando el aprendizaje automático, la IA MILTON apoya una mejor atención médica y facilita la creación de medicamentos apropiados, con precisión y eficacia.
Una investigación reciente, publicada por 17 especialistas en la revista científica Nature, destaca:
“La disponibilidad de conjuntos de datos a nivel de biobanco ofrece nuevas oportunidades para descubrir biomarcadores y desarrollar algoritmos predictivos para enfermedades humanas”.
MILTON aprovecha una amplia variedad de biomarcadores para predecir 3 mil 213 enfermedades en el Biobanco del Reino Unido.
Gracias a esos datos, IA MILTON identifica casos de enfermedades no diagnosticadas en el momento de la recolección de datos, lo cual supera ampliamente los modelos de puntuación de riesgo actuales.
La información está disponible públicamente en MILTON y en la publicación de Nature.
Identificación temprana y prevención de enfermedades
Con el surgimiento de biobancos de gran escala, que integran historias clínicas electrónicas y otros datos, surgen oportunidades sin precedente para identificar biomarcadores capaces de predecir la aparición de enfermedades, según el estudio.
La herramienta permite identificar a personas con alta probabilidad de desarrollar enfermedades, acelerando el descubrimiento de objetivos farmacológicos y promoviendo tratamientos más efectivos y personalizados.
MILTON también se destaca por su capacidad para mejorar el uso de datos en el entorno clínico.
Y es porque MILTON puede analizar muestras de sangre y orina, detectando enfermedades renales, pulmonares y varios tipos de cáncer.
Incluso puede identificar enfermedades que no se encuentran etiquetadas en los conjuntos de datos, lo cual incrementa la precisión diagnóstica en cientos de condiciones.
IA MILTON: Innovación con aprendizaje automático
MILTON (acrónimo de Machine Learning with phenotype associations, o aprendizaje automático con asociaciones de fenotipos) se desarrolló utilizando 67 biomarcadores clínicos y datos de tres mil enfermedades en un subconjunto de 50 mil personas del Biobanco del Reino Unido.
La herramienta emplea un estándar de medición de rendimiento en aprendizaje automático, analizando más de tres mil 200 enfermedades para predecir el riesgo de aparición con años de anticipación.
También mejora el descubrimiento de factores farmacológicos y apoya estudios genéticos a gran escala.
Guillermo del Ángel, director de Enfermedades Raras en el Centro de Investigación Genómica de AstraZeneca, señaló que la UNAM y la Universidad de Oxford han recolectado datos y muestras genómicas de 150 mil personas en la Ciudad de México.
Destacó que esa labor aporta información valiosa para el avance de la medicina preventiva en México y en todo el mundo.
