Y la situación empeorará. Un informe de 2024 publicado en The Lancet predijo que las infecciones resistentes a los medicamentos podrían causar 40 millones de muertes para 2050. Los diagnósticos tradicionales para determinar una infección resistente a los antibióticos suelen tardar de dos a tres días, ya que requieren el cultivo de bacterias a partir de una muestra. Pero en el caso de algunas infecciones, como la sepsis, los pacientes no disponen de ese tiempo. Por cada hora de retraso en el tratamiento, el riesgo de muerte aumenta entre un 4 y un 9%. Mientras esperan los resultados de las pruebas, los médicos deben usar su mejor criterio para elegir qué antibióticos utilizar.
Los diagnósticos basados en IA podrían ayudar a fundamentar esas decisiones. "Los diagnósticos basados en IA están logrando una precisión superior al 99% sin necesidad de infraestructuras de laboratorio adicionales", afirma Darzi. Este tipo de diagnósticos rápidos son especialmente necesarios en las zonas rurales y remotas del mundo, añadió.
Los puntos con mayores problemas
La Organización Mundial de la Salud calcula que la resistencia a los antibióticos es mayor en el sudeste asiático y el Mediterráneo oriental, donde una de cada tres infecciones notificadas era resistente en 2023. En África, una de cada cinco infecciones era resistente.
La IA también podría ayudar a descubrir nuevos fármacos para infecciones resistentes y predecir la propagación de bacterias resistentes. El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido está trabajando con Google DeepMind para desarrollar un sistema de IA para combatir la resistencia a los antibióticos. En una demostración, el sistema identificó mecanismos de resistencia desconocidos hasta entonces en tan solo 48 horas, desvelando un misterio que los investigadores del Imperial College de Londres habían tardado una década en comprender.
Combinado con un laboratorio automatizado, Darzi afirma que ahora es posible realizar cientos de experimentos paralelos las 24 horas del día. Los modelos de aprendizaje profundo pueden analizar miles de millones de estructuras moleculares en cuestión de días, mientras que la IA generativa se utiliza para diseñar compuestos que no existen en la naturaleza.
el desarrollo de antibióticos debido a un modelo económico roto. Los nuevos antibióticos tendrían que reservarse para evitar la resistencia, pero las empresas farmacéuticas obtienen beneficios en base a las ventas de gran volumen. Hay pocos incentivos para que las empresas sigan en el juego.Darzi argumentó que se necesitan nuevos modelos de pago para fomentar el desarrollo de nuevos antibióticos. En 2024, el Reino Unido inició un programa piloto para un modelo de pago al estilo de Netflix, en el que el gobierno paga una cuota anual fija a una empresa farmacéutica por el acceso a nuevos antibióticos, no por el volumen prescrito. Suecia también está experimentando con un modelo parcialmente desvinculado.
"La cuestión que determinará la forma de la medicina en los próximos 100 años no es si tenemos las herramientas para responder. Sí las tenemos. La cuestión es si tenemos el carácter para tomarnos en serio lo que estamos viendo", concluye Darzi.
Artículo originalmente publicado enWIRED.Adaptado por Alondra Flores.