Una historia clínica se parece a un diario largo: visitas al médico, diagnósticos, recetas, análisis. Un médico normal lo lee de principio a fin para entender qué le pasa al paciente. Y ahora, ese diario lo lee una máquina, y lo hace en cuestión de segundos.

Los desarrolladores crearon el modelo Foresight-E. Se entrenó con registros anonimizados de unos 61 millones de personas, casi toda la población de Inglaterra. El modelo funciona como un predictor de texto: conociendo los eventos pasados, predice el siguiente. Solo que en lugar de palabras, usa códigos médicos: enfermedades, procedimientos, medicamentos. En total, su vocabulario incluye unas 40 mil conceptos.

La particularidad del modelo es que predice con 30 días de antelación. Por ejemplo, la probabilidad de ingresar en el hospital con COVID-19 o el riesgo de muerte. Lo probaron con datos de 2023, que el modelo no había visto durante el entrenamiento. Es como examinarse con un libro de texto escrito después de las clases.

Ahora mismo, el acceso a los datos está suspendido, por lo que no se conocen las cifras exactas de los resultados. Pero el enfoque en sí —cómo construir un modelo así sin violar la privacidad de los pacientes— está descrito en detalle. Es como el plano de un puente que aún no se ha construido, pero por el que ya se puede aprender.