Cómo las aplicaciones de la inteligencia artificial facilitan nuevos descubrimientos en las ciencias de la vida
El potencial revolucionario de la IA apenas está empezando a hacerse realidad. Los análisis de datos que antes podían llevar semanas, meses o incluso años pueden realizarse ahora de manera mucho más ágil, lo que se traduce en resultados más rápidos. La investigación en las ciencias de la vida, un área que estudia toda la vida de nuestro planeta, desde microorganismos, plantas, animales y seres humanos hasta ecosistemas enteros, está preparada para aprovechar esta revolución tecnológica. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos biológicos complejos se utilizan cada vez más para elaborar modelos predictivos de salud, lo que abre la puerta a una asistencia sanitaria más personalizada. Con las herramientas de IA también se puede ayudar a simular el efecto potencial de nuevos tratamientos y fármacos, identificando moléculas prometedoras y destacando los posibles efectos secundarios mucho antes de que comiencen los ensayos clínicos. Cabe destacar que los Premios Nobel de Física y Química de 2024 se concedieron esencialmente a la IA en la ciencia, y el de Química a la investigación sobre la IA en la predicción de la estructura de las proteínas. «Siempre he pensado que si pudiéramos desarrollar la IA de la forma adecuada, podría ser la herramienta definitiva para ayudar a los científicos», afirma el cofundador de DeepMind y ganador del Nobel(se abrirá en una nueva ventana) Demis Hassabis. Más allá de los campos de la salud y la medicina, la capacidad de analizar grandes cantidades de información dispar procedente de diversas fuentes puede mejorar de manera notable los procesos de toma de decisiones. Los responsables políticos que intentan proteger los ecosistemas, por ejemplo, deben tener en cuenta una serie de cuestiones complejas antes de determinar el mejor camino a seguir. Las herramientas basadas en IA pueden ayudar a recopilar y estructurar esa información de forma práctica y útil.
Impulsar la innovación y la competitividad
En este Results Pack se presenta una variada cartera de proyectos apoyados por la Unión Europea (UE), que demuestran cómo la aplicación de la IA está facilitando nuevos descubrimientos en las ciencias de la vida. La IA en la ciencia en general, y en las ciencias de la vida en particular, figura entre las prioridades políticas de la Comisión Europea, tal y como destaca la presidenta Ursula von der Leyen en su carta de mandato(se abrirá en una nueva ventana) dirigida a la comisaria de Empresas Emergentes, Investigación e Innovación. En la carta, la presidenta von der Leyen aboga por «una nueva Estrategia Europea para las Ciencias de la Vida(se abrirá en una nueva ventana) multidisciplinar, para desbloquear las tecnologías de alto valor en apoyo de las transiciones ecológica y digital», así como por «una estrategia para aumentar la adopción de la IA por parte de los científicos europeos». Estas nuevas estrategias se publicarán en 2025. Los proyectos destacados en este Results Pack apoyan el trabajo de la UE en este campo y contribuirán a mantener su posición como pionera mundial en ciencia e IA. Esto será fundamental para impulsar la competitividad europea y la creación de nuevos puestos de trabajo sostenibles. En los proyectos financiados con fondos europeo que se destacan en este Pack se demuestra cómo la aplicación de herramientas de IA está profundizando nuestra comprensión de las ciencias de la vida, lo que puede dar lugar a tecnologías innovadoras para abordar una serie de retos complejos. Los conocimientos generados también están ayudando a los responsables políticos y a las partes interesadas a comprender plenamente los beneficios asociados a las herramientas de la IA, y a tomar medidas de apoyo en consecuencia. Muchos de estos proyectos han tenido un importante aspecto sanitario. En AI-PREVENT, por ejemplo, se aplicó la IA a conjuntos de datos que abarcan la salud y otros factores del estilo de vida, para lograr una asistencia sanitaria más predictiva y personalizada. Del mismo modo, en AI-SPRINT se utilizó el aprendizaje automático para desarrollar modelos de evaluación del riesgo de accidente cerebrovascular, combinando datos de sensores y hábitos de vida. Las herramientas de IA desarrolladas por primera vez en MIRIADE podrían transformar la atención a la demencia al permitir diagnósticos más precoces, mientras que en Disc4All, con sus herramientas basadas en IA y la simulación informática, se podría ofrecer apoyo clínico para identificar y tratar la degeneración de la columna vertebral. En EAR, por su parte, los investigadores se centraron en los dispositivos móviles y portátiles con IA, diseñados para hacer un seguimiento de la salud mediante el análisis de los sonidos corporales. En FEMaLe se desarrollaron herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, basadas en IA, para ayudar a los médicos a detectar antes la endometriosis. En H-MIP se aplicó la ciencia ciudadana en combinación con técnicas de IA para comprender mejor, y prevenir, la transmisión de enfermedades transmitidas por mosquitos, mientras que en MOOD se aprovechó la ciencia de datos para mejorar la preparación de Europa contra las enfermedades infecciosas emergentes. En GATEKEEPER se desarrolló una plataforma sanitaria basada en IA para prevenir, gestionar y tratar enfermedades relacionadas con la edad. En los proyectos también se aplicaron herramientas de IA a una serie de conjuntos de datos, con las que se reunió información diversa. En EPOCHAL se utilizó la IA para reconstruir exposiciones históricas al polen con vistas a la investigación de las repercusiones sanitarias, mientras que en GUARDEN se desarrollaron nuevas herramientas basadas en IA para ayudar a los responsables políticos a integrar mejor las cuestiones de biodiversidad en el proceso de toma de decisiones. En Health CASCADE se aplicaron las tecnologías digitales y la IA para mejorar y apoyar la formación científica en una serie de disciplinas relacionadas. En WaterSENSE se integraron los datos sobre el uso del agua para garantizar el cumplimiento normativo, lo que contribuye a asegurar un uso más óptimo de este valioso recurso. Otro proyecto centrado en el medio ambiente fue MAELSTROM, en el que se utilizaron inteligencia artificial y otras tecnologías digitales para evitar que los residuos plásticos lleguen al océano. En FoodSafeR se utilizó la IA para recopilar datos que detectaran señales tempranas de riesgos alimentarios emergentes, lo que ayuda a los expertos a responder con rapidez y confianza. Otros dos proyectos financiados con fondos europeos dignos de mención son BMAI, en el que se ha tratado de automatizar una serie de tareas repetitivas para mejorar el diagnóstico del cáncer, y d3pm, pionero en el reconocimiento de imágenes mediante IA para la detección prenatal de malformaciones.
