Una gota de sangre del dedo es como una fotografía. Una sola es solo una imagen, pero si las acumulas durante años, obtienes una película sobre la salud. Eso es exactamente lo que analizaron los autores del estudio: tomaron los resultados de análisis de sangre generales que la gente se hacía una y otra vez y siguieron cómo cambiaban los valores en quienes luego desarrollaron cáncer, enfermedades cardiovasculares o infecciones.
Descubrieron que cada enfermedad deja una 'huella' característica en la dinámica sanguínea. Por ejemplo, antes de que aparezca un tumor, algunas células empiezan a crecer más rápido y otras a disminuir, y este patrón se repite en diferentes pacientes. El aprendizaje automático reconoce estos patrones incluso cuando la persona se siente completamente sana. Además, la señal principal proviene de los valores del análisis general, esos que se miden en cualquier centro de salud. Las costosas pruebas bioquímicas añaden poco: su contribución solo es notable para enfermedades específicas para las que fueron diseñadas.
Este enfoque no requiere nuevos dispositivos ni procedimientos complejos. Basta con no tirar los antiguos informes de análisis, y el algoritmo podrá avisar de un problema con meses o incluso años de antelación a los síntomas. Es un paso hacia una medicina que no espera a la enfermedad, sino que ve su aproximación en números ordinarios.
En una misma persona, el nivel de plaquetas puede fluctuar un 20% en una semana sin ninguna enfermedad, por lo que un análisis aislado a menudo engaña, mientras que una serie de instantáneas muestra la verdadera tendencia.