Cómo la IA podría ayudar a combatir la resistencia a los antibióticos

La resistencia a los antibióticos se ha convertido en una crisis de salud pública de escala global, provocando más de un millón de muertes cada año y contribuyendo a aproximadamente cinco millones adicionales. Estas infecciones son más difíciles y costosas de tratar que las habituales, prolongan las estancias hospitalarias y encarecen los gastos tanto para los centros de salud como para los pacientes.

El diagnóstico actual depende en gran medida de la experiencia y la intuición de los médicos. Según Ara Darzi, cirujano y director del Instituto de Innovación en Salud Global del Imperial College de Londres, los sistemas de diagnóstico basados en inteligencia artificial (IA) representan una alternativa mucho más precisa. “En 2026 nos encontramos en el primer punto de inflexión real de esta crisis”, declaró el 16 de abril durante la conferencia WIRED Health celebrada en Londres.

El papel de la IA en la lucha contra la resistencia

El uso indiscriminado de antibióticos y la escasa inversión en el desarrollo de nuevos fármacos han favorecido la aparición de bacterias resistentes. Cuando las bacterias se exponen a concentraciones subletales de antibióticos, activan mecanismos de defensa que les permiten sobrevivir, lo que convierte a muchos tratamientos en ineficaces y reduce drásticamente las opciones terapéuticas para infecciones graves.

Un informe publicado en 2024 en *The Lancet* advierte que, de no revertirse la tendencia, las infecciones resistentes podrían causar 40 millones de muertes para 2050. Los métodos tradicionales de diagnóstico, que requieren cultivo bacteriano, tardan entre dos y tres días, tiempo que pacientes con sepsis o infecciones agudas no pueden permitirse; cada hora de retraso aumenta el riesgo de mortalidad entre un 4 % y un 9 %.

Los diagnósticos asistidos por IA pueden ofrecer resultados en cuestión de minutos con una precisión superior al 99 % y sin necesidad de laboratorios adicionales. Esta rapidez es crucial, especialmente en áreas rurales y remotas donde la infraestructura médica es limitada.

La Organización Mundial de la Salud indica que la mayor carga de resistencia se concentra en el sudeste asiático y el Mediterráneo oriental, donde una de cada tres infecciones notificadas era resistente en 2023; en África, la cifra alcanzaba una de cada cinco.

Además de mejorar el diagnóstico, la IA tiene potencial para acelerar el descubrimiento de nuevos antibióticos y predecir la propagación de cepas resistentes. El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido colabora con Google DeepMind en un proyecto que, en una demostración, identificó mecanismos de resistencia desconocidos en apenas 48 horas, un proceso que anteriormente había llevado una década.

Combinando IA con laboratorios automatizados, ahora es posible ejecutar cientos de experimentos en paralelo las 24 horas del día. Los modelos de aprendizaje profundo analizan miles de millones de estructuras moleculares en pocos días, mientras que la IA generativa diseña compuestos que aún no existen en la naturaleza.

Sin embargo, el desarrollo de nuevos antibióticos sigue siendo poco rentable para la industria farmacéutica. Los nuevos fármacos deben reservarse para casos críticos a fin de evitar la resistencia, lo que contradice el modelo de negocio basado en ventas de gran volumen. Ante esta situación, se están probando nuevos esquemas de financiación.

En 2024, el Reino Unido lanzó un programa piloto que adopta un modelo de pago estilo “Netflix”: el gobierno paga una tarifa anual fija a una empresa farmacéutica a cambio de acceso a nuevos antibióticos, independientemente del número de unidades vendidas. Suecia, por su parte, está experimentando con un modelo parcialmente desvinculado de las ventas.

“La cuestión que definirá la medicina en los próximos cien años no es si contamos con las herramientas para responder. Sí las tenemos. La cuestión es si poseemos la voluntad para tomarnos en serio lo que estamos viendo”, concluyó Darzi.

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