La migraña es una enfermedad neurológica compleja que afecta de forma debilitante a millones de personas en todo el mundo, especialmente a las mujeres. En España, se calcula que más de cinco millones de personas la padecen, aunque muchas no tienen diagnóstico oficial. Las dificultades para su identificación, los tratamientos ineficaces y la sobrecarga del sistema sanitario convierten esta dolencia en un desafío persistente para médicos y pacientes. Sin embargo, los últimos avances en inteligencia artificial (IA) prometen revolucionar este panorama. Desde herramientas que predicen el tratamiento más eficaz hasta sistemas de cribado precoz, la IA podría convertirse en un aliado fundamental para la medicina personalizada y la gestión eficiente de los recursos clínicos. Este artículo profundiza en las aplicaciones actuales de la IA en el campo de la migraña, su impacto potencial en el sistema de salud y los retos éticos y técnicos que aún deben superarse.

Una enfermedad prevalente e infradiagnosticada: radiografía de la migraña en España

La migraña afecta a cerca del 12-13 % de la población mundial, según la Organización Mundial de la Salud, y es la segunda causa más común de discapacidad neurológica. En el caso de España, la cifra supera los cinco millones de personas, con una prevalencia estimada del 12,6 %, según datos de la Sociedad Española de Neurología (SEN).

El problema, sin embargo, va más allá de su extensión. De todos los afectados, alrededor del 40 % no tiene un diagnóstico formal. Esta situación se agrava por la percepción errónea de que la migraña es «solo un dolor de cabeza», cuando en realidad es una enfermedad que puede incluir síntomas como náuseas, vómitos, fotofobia (intolerancia a la luz), fonofobia (intolerancia al ruido) y, en algunos casos, alteraciones visuales conocidas como aura.

La carga de la migraña no es uniforme entre sexos. Las mujeres representan casi el 80 % de los pacientes diagnosticados. Se estima que una de cada cinco mujeres la sufre, en comparación con uno de cada doce hombres. Esta disparidad se debe, en parte, a factores hormonales: los cambios en los niveles de estrógenos durante el ciclo menstrual, el embarazo o la menopausia pueden desencadenar crisis más frecuentes o intensas.

Además del impacto físico, la migraña genera una gran carga económica y social. En España, se calcula que produce una pérdida de productividad laboral de unos 2.000 millones de euros al año, debido al absentismo y la merma en el rendimiento. Y, en términos de calidad de vida, los pacientes migrañosos tienen una tasa más alta de ansiedad y depresión, especialmente cuando los tratamientos son ineficaces o mal tolerados.

Tratamientos actuales: entre la eficacia limitada y los efectos secundarios

En la actualidad, el tratamiento de la migraña se divide en dos grandes grupos: agudo (cuando ya ha comenzado la crisis) y preventivo (para reducir la frecuencia e intensidad de los ataques).

Entre los tratamientos agudos, los más utilizados son los antiinflamatorios no esteroideos (AINEs) como el ibuprofeno, y los triptanes, que son fármacos específicos para migraña y actúan sobre receptores serotoninérgicos. Sin embargo, estos medicamentos no funcionan para todos los pacientes y pueden tener efectos secundarios relevantes, especialmente si se abusa de ellos.

En cuanto a los tratamientos preventivos, el panorama es aún más incierto. Se utilizan betabloqueantes, antidepresivos tricíclicos, antiepilépticos o, más recientemente, anticuerpos monoclonales contra el péptido relacionado con el gen de la calcitonina (CGRP), como el erenumab o el fremanezumab. Estos últimos han supuesto un avance significativo, aunque su coste y disponibilidad siguen siendo barreras importantes.

El gran problema es que el abordaje del tratamiento suele ser por ensayo y error. Un paciente puede pasar años probando distintas opciones hasta encontrar la adecuada, si es que la hay. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una solución prometedora para personalizar el tratamiento desde el principio.

IA para diagnóstico temprano y medicina de precisión

Uno de los campos donde la IA está mostrando mayor utilidad es en el cribado y diagnóstico precoz. Actualmente, muchas personas tardan entre 3 y 5 años en recibir un diagnóstico correcto de migraña, especialmente si presentan síntomas atípicos o si consultan a médicos no especializados.

En un estudio de 2022 llevado a cabo por la American Headache Society, se diseñó un sistema de IA basado en cuestionarios clínicos que lograba una precisión diagnóstica del 92 % en comparación con un neurólogo especializado. Este sistema se podría implementar en aplicaciones móviles o formularios previos a la consulta, actuando como primer filtro y permitiendo que los médicos de atención primaria deriven antes al especialista.

Pero la IA también se está utilizando para algo aún más ambicioso: anticipar qué tratamiento preventivo funcionará mejor para cada paciente. Investigadores de la Clínica Mayo han desarrollado un modelo de IA entrenado con más de 4.000 historiales clínicos, capaz de predecir la respuesta a diferentes fármacos en función del perfil clínico del paciente. Esta herramienta podría reducir el tiempo de búsqueda del tratamiento adecuado, aumentar la adherencia terapéutica y reducir los costes sanitarios asociados a tratamientos fallidos.

Beneficios, riesgos y dilemas de integrar la IA en la práctica clínica

La integración de la IA en el sistema sanitario conlleva importantes beneficios, pero también desafíos que no deben pasarse por alto. Uno de los aspectos más prometedores es la automatización de tareas administrativas. Algunos centros en EE. UU. ya utilizan modelos de IA que transcriben notas clínicas, redactan cartas para aseguradoras o contestan correos electrónicos a pacientes, liberando tiempo para los médicos.

Este tiempo podría utilizarse para mejorar la calidad asistencial, especialmente en áreas saturadas como la neurología, donde el número de especialistas por paciente es limitado. Sin embargo, existe el riesgo de que esta eficiencia se traduzca en una mayor carga de trabajo o en una reducción de la atención personalizada, en lugar de su mejora.

Otro de los riesgos es la posible introducción de sesgos en los modelos de IA. Si los algoritmos se entrenan con datos no representativos —por ejemplo, exclusivamente de mujeres blancas de clase media— su rendimiento será inferior en otras poblaciones, como hombres, personas racializadas o con patologías concurrentes.

Por ello, los expertos insisten en un enfoque complementario: “confiar, pero verificar”. La IA debe ser una herramienta de ayuda, no un sustituto del juicio clínico. También es fundamental garantizar la transparencia en los algoritmos, proteger la privacidad de los datos médicos y formar a los profesionales sanitarios en el uso ético y efectivo de estas tecnologías.

Conclusión

La migraña es una enfermedad común, debilitante y con un impacto profundo tanto a nivel individual como social. En España, millones de personas viven con esta condición sin diagnóstico ni tratamiento adecuado. La inteligencia artificial ofrece una oportunidad real para transformar este escenario: permite identificar antes a los pacientes, personalizar los tratamientos y aliviar la presión sobre el sistema sanitario.

Sin embargo, su implementación debe hacerse con cautela, corrigiendo sesgos, protegiendo los datos personales y respetando el papel fundamental del médico como garante del cuidado humano. El futuro de la atención a la migraña podría ser más eficiente y personalizado gracias a la IA, pero solo si se integra con ética, rigor y enfoque clínico