Durante 30 años, Liz Cox convivió con síntomas que la medicina no lograba descifrar: dolor abdominal, fatiga y una anemia que nadie lograba explicar.
El diagnóstico correcto, la celiaquía, tardó décadas. Y su historia no es la excepción. Ahora, una nueva inteligencia artificial desarrollada en la Universidad de Cambridge promete cambiar ese paradigma: diagnostica la enfermedad celíaca a partir de imágenes de biopsias con más del 97% de precisión, y en apenas segundos.
En tiempos donde la inteligencia artificial revoluciona diagnósticos oncológicos y modela el comportamiento de enfermedades complejas, un grupo de investigadores británicos decidió ir más allá: aplicaron la IA al diagnóstico de una condición autoinmune subestimada pero devastadora, provocada por el consumo de gluten.
¿Por qué cuesta tanto detectar la celiaquía?
La enfermedad celíaca afecta a 1 de cada 100 personas y es provocada por una respuesta inmunológica al gluten, presente en trigo, cebada y centeno. Los síntomas son tan variados como engañosos: dolor abdominal, pérdida de peso, erupciones, diarrea, fatiga crónica, anemia. Su presentación clínica tan diversa hace que el diagnóstico sea, muchas veces, un largo camino lleno de pruebas descartadas y diagnósticos erróneos.
El “estándar de oro” para confirmar la celiaquía es la biopsia intestinal. En esa muestra, el patólogo analiza si las vellosidades intestinales —esas proyecciones diminutas que absorben nutrientes— están atrofiadas o ausentes. Pero los cambios pueden ser sutiles, difusos y, sobre todo, subjetivos.
“En más del 20% de los casos los patólogos no se ponen de acuerdo entre sí”, explicó la profesora Elizabeth Soilleux, hematopatóloga y autora sénior del estudio publicado en NEJM AI el 27 de marzo.
La IA que ve lo que el ojo humano no siempre detecta
El equipo de Cambridge entrenó un algoritmo con más de 4.000 imágenes de biopsias digitalizadas provenientes de cinco hospitales distintos del NHS británico. Lo sometieron a escáneres de cuatro fabricantes diferentes, en distintas condiciones de imagen, para asegurarse de que pudiera adaptarse a entornos diversos.
Y el resultado fue arrollador: cuando evaluaron el sistema con un set nuevo de casi 650 imágenes —no incluidas en el entrenamiento—, la IA acertó en más del 97% de los casos. Identificó correctamente al 95% de los pacientes celíacos y descartó de forma precisa al 98% de quienes no tenían la enfermedad.
“El algoritmo rinde igual que un patólogo experto”, detalló el Dr. Florian Jaeckle, coautor y becario en Hughes Hall. Y agregó: “Esta herramienta no sólo acelera el diagnóstico: libera tiempo para que los especialistas se concentren en casos más complejos”.
Transparencia, confianza y pacientes protagonistas
La tecnología fue desarrollada en colaboración con pacientes, particularmente con Coeliac UK, una organización que apoyó tanto la investigación como su financiamiento. La participación activa de quienes padecen la enfermedad garantizó que el enfoque tuviera en cuenta la necesidad de explicabilidad: cómo la IA llega a sus diagnósticos, un punto clave para ganar confianza pública.
La historia de Liz Cox, vecina de Linton y referente comunitaria celíaca, pone en perspectiva el impacto real. Durante años sufrió síntomas vagos, hasta que una endoscopia confirmó la celiaquía y reveló, además, células precancerosas. Hoy lleva una vida saludable y sin gluten. “Todo lo que agilice el sistema será positivo. Saber qué tenés cambia todo”, reflexionó.
De laboratorio a empresa: el nacimiento de Lyzeum Ltd
El equipo de Cambridge fundó una spin-off para comercializar la herramienta: Lyzeum Ltd. Ya trabajan para presentarla ante el regulador sanitario y explorar su uso clínico a gran escala en el NHS.
La iniciativa recibió respaldo financiero de Coeliac UK, Innovate UK y el Cambridge Centre for Data-Driven Discovery, entre otros. El objetivo final: acortar los tiempos de diagnóstico y hacer llegar la tecnología incluso a regiones con escasos recursos diagnósticos o falta de patólogos.
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