Cu cada siman cu ta pasa, nos ta tende mas y mas noticia con Inteligencia Artificial (AI) lo por tin impacto positivo riba sociedad. Niun caminda esaki lo ta mas grandi cu den area di salubridad publico.

Un di e preguntanan mas cardinal na nivel si salubridad publico, ta pa sa cua pacient of grupo di hende tin un riesgo mas halto riba haya un malesa. Tambe pa haci esaki den contexto di realidadnan presupuestario, cu cualkier organisacion di salubridad social lo mester enfrenta.

Den esaki, lo kier a presenta dos diferente estudionan cu a wordo publica den nada menos cu “Nature” y “Nature Aging”, dos journal cientifico di e caliber di mas halto.

Modelo di AI por pronostica malesa cronico decada prome cu esaki tuma lugar

Den e prome estudio, esta di Shmatko, A., Jung, A.W., Gaurav, K. et al. (Learning the natural history of human disease with generative transformers. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3), a train un “Generative AI” model riba data di pacient anonimisa di Inglatera. Na mesun momento a valida nan modelonan di AI, riba data di 1.9 miyon pacient di Dinamarca. Esaki ta un muestra masha grandi door cu un modelo di AI cu a wordo getrain riba data di Inglatera, por wordo usa pa scan database di full un diferente pais, esta di Dinamarca.

Segun reportahe di MedicalXpress over e estudio aki, e modelo di AI por predeci mas cu 1.000 diferente malesa te cu un decada adelanta. Aunke, esaki siguramente no ta un garantia cu e pronostico ta 100% bon, tur ora, e ta bira masha interesante pa organisacionnan cu tin databasenan grandi di informacion di pacient. Si por gewoon usa un AI, ya caba traha pa pronostica diferente malesa y nan desaroyo, hopi aña di adelanta, siguramente esaki ta interesante.

Systems Age: Un test di sanger pa midi salud di 11 diferente organo humano

E siguiente estudio ta uno mas speculativo, pero sumamente interesante sinembargo.
Den e estudio di Sehgal, R., Markov, Y., Qin, C. et al. (Systems Age: a single blood methylation test to quantify aging heterogeneity across 11 physiological systems. Nat Aging 5, 1880–1896 (2025 https://doi.org/10.1038/s43587-025-00958-3), a usa modelonan sofistica di machine learning hunto cu data di epigenetica pa designa un test di sanger cu por pronostica e salud di organonan di Curason, Pulmon, Riñon, Higra, Cerebro, Sistema Inmuun, Inflamatorio, Sanger, Musculoskeletal, Hormonal y Metabólico, for di solamente 1 tubo chikito di sanger.

Pa por midi casi precies con e salud di un persona ta te cu na e estado di su organonan ta algo sumamente impresionante. Nos tur ta asumi cu por ehempel un persona di edad di 65, cu tur su organonan lo ta mesun bieu. Wel e estudio aki ta mustra cu den hende cada organo ta embehece na un velocidad diferente. Como herment e tool sofistica aki por tin balor inmenso door cu por haci 1 test y sa e estado di 11 diferente organonan di un persona.

Sinergianan

Si por ehempel por scan un database di HAVA en/of Hospital usando e algoritmonan avansa den e prome parti di articulo y despues usa testnan sofistica manera menciona den e segunda parti, por posiblemente crea un sinergia basta potente. Unda ta usa diferente technologianan pa yega na un meta comun cu ta un Aruba mas saludabel.