Un equipo de investigadores de Kaiser Permanente Northern California ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 hasta diez años antes de su diagnóstico clínico.

El estudio, presentado en las Sesiones Científicas 2026 de la Asociación Americana de Diabetes (ADA), se basa en el análisis de más de 3,3 millones de historias clínicas electrónicas de adultos atendidos entre 2012 y 2024.

El sistema utiliza datos médicos rutinarios como edad, peso, niveles de glucosa, antecedentes clínicos y medicación, además de información contextual sobre factores sociales y ambientales, como el acceso a alimentos saludables o la disponibilidad de espacios para caminar.

Mediante técnicas de aprendizaje automático y un enfoque de “superaprendizaje”, el modelo combina distintos algoritmos para estimar el riesgo individual de desarrollar la enfermedad a uno, tres y diez años vista.

Los resultados muestran un alto nivel de precisión predictiva, con un área bajo la curva (AUC) cercana a 0,886 en entrenamiento y 0,883 en validación, lo que indica una capacidad sólida para distinguir entre personas que desarrollarán diabetes y las que no.Además, el modelo logra una sensibilidad del 74% y una especificidad del 82% en el seguimiento a largo plazo.

Los investigadores destacan que esta herramienta podría ser clave para mejorar la prevención, ya que permitiría identificar a personas de alto riesgo mucho antes de que aparezcan síntomas o alteraciones metabólicas.Esto facilitaría la implementación de programas preventivos más eficaces y un uso más eficiente de los recursos sanitarios.Sin embargo, señalan que aún debe validarse en entornos clínicos reales antes de su adopción generalizada.