El uso de gemelos digitales (DT por sus siglas en inglés) ha proliferado en diversos campos e industrias, con un reciente aumento en el sector de la salud. En realidad, el concepto de gemelo digital se relacionó con el concepto de fabricación a principios de la década de 2010. En ese momento, se refería a una representación digital de un activo (por ejemplo, objetos físicos, procesos, dispositivos) que contenían el modelo de sus datos, sus funcionalidades e interfaces de comunicación. Ahora, años después, este concepto ha avanzado. No obstante, los gemelos digitales combinados con los avances en Inteligencia Artificial (IA) tienen el potencial de facilitar la integración y el procesamiento de grandes cantidades de datos heterogéneos provenientes de fuentes diversificadas. Por lo tanto, en la atención sanitaria esto puede proporcionar un mejor diagnóstico y apoyo a las decisiones de tratamiento.
Tal y como lo define César Velasco, director de innovación y estrategia digital en Astrazeneca, se entiende por gemelo digital la creación de una réplica digital de un objeto, sistema o proceso del mundo real, para simular, monitorear y analizar el rendimiento de un elemento real en tiempo real. Referido al ámbito de la salud, esta tecnología puede representar el funcionamiento de órganos o sistemas del cuerpo humano, utilizando datos médicos y biométricos. Todo ello permite a médicos y científicos simular y analizar cómo podría responder un órgano o sistema a diferentes tratamientos o condiciones, sin necesidad de intervenciones físicas en el paciente.
Siendo así, la literatura científica existente señala que el concepto de gemelo digital para la salud promete revolucionar todo el sistema de salud, incluida la gestión y prestación, el tratamiento y la prevención de enfermedades y el mantenimiento del bienestar de la salud. Sin embargo, como exponen desde revistas de impacto como Nature, no hay que perder de vista que también plantea desafíos en términos de innovación tecnológica, consideraciones éticas, impacto social y orientación legal.
Al respecto de cómo va a ser el impacto sanitario de esta tecnología, Iñaki del Río, director de Innovación de Ibermática escribía para EL MÉDICO que en realidad, los gemelos digitales llevan ya algún tiempo desarrollándose en el ámbito industrial, donde un gemelo digital de una planta de producción, o un edificio, o una pieza compleja, aportan evidentes ventajas. Sin embargo, en el caso del ámbito sanitario, implica un salto cualitativo para la realización de pruebas, en sistemas complejos y caros, reduciendo tanto riesgos como costes y tiempos, con resultados aproximados a los que resultarían de pruebas en entornos físicos.
En este sentido, en un reciente artículo publicado en Nature, se analiza como la tecnología de los gemelos digitales pueden tener un gran impacto en diferentes áreas del sector sanitario.
Entre otros, se apuntaba que los DT están acelerando el proceso de identificación de objetivos farmacológicos que tienen más probabilidades de tener éxito. Por otra parte, el concepto de modelos DT virtualmente personalizables para órganos también ha ganado atención y avances. De hecho, el desarrollo de la DT para órganos se ha extendido a los pulmones, particularmente en el contexto de predecir los requisitos de ventilación y optimizar el resultado del paciente.
Asimismo, en el campo de la oncología clínica, se han propuesto proyectos de gemelos digitales y ejemplos de desarrollo práctico de marcos de gemelos digitales centrados en mecanismos guiados por imágenes y radioterapia adaptativa para gliomas de alto grado.
Igualmente, en un estudio reciente, se desarrollaron díadas de gemelos digitales paciente-médico para simular los resultados de la terapia y determinar la selección de tratamiento óptima para el carcinoma orofaríngeo, específicamente si los pacientes se beneficiarían de la quimioterapia y radiación secuencial versus concurrente con alta precisión, entre otros ejemplos.
En el caso de los sensores portátiles, a medida que se analizan más sistemas del cuerpo humano, se necesitan más sensores. La mayoría de los sensores portátiles cumplen una función específica, por lo que se necesitarían muchos sensores diferentes según el nivel de detalle del modelo deseado, según recoge un artículo publicado en MDPI.
De esta forma, según señala este mismo trabajo, cabe tener en cuenta que los gemelos digitales se crean en función de parámetros de sus homólogos físicos. Por ello, contar con sensores adecuados es fundamental para generar un modelo preciso. Siendo así, los sensores son el primer paso para crear un gemelo digital mediante la adquisición de datos que se utilizarán en el modelo.
Ha habido casos de uso de equipos como una resonancia magnética para modelado digital; sin embargo, esto no es adecuado para crear un gemelo digital. Y es que, uno de los atributos más útiles de los gemelos digitales es su capacidad de actualizarse continuamente en tiempo real. Esto requiere que los sensores sean capaces de registrar y cargar datos continuamente para garantizar que el gemelo se mantenga actualizado.
En el contexto de la atención sanitaria, los wearables inteligentes se utilizan para registrar señales biométricas del paciente. Estas señales provienen de una variedad de fuentes, según las necesidades de los pacientes según lo determinen los profesionales médicos. Siendo así, el avance en el uso de los wearables es esencial para el avance en el uso de gemelos digitales.
Por otra parte, este proceso es paralelo a la incorporación de algoritmos de Inteligencia Artificial en el proceso de adquisición y generación de datos, para poder crear un gemelo digital más sólido para la atención médica. De hecho, la IA logra complementar una debilidad que existe cuando algunos conjuntos de datos son demasiado pequeños cuando se recopilan únicamente de sensores portátiles.
Asimismo, hay que destacar que algunos dispositivos portátiles solo se pueden utilizar durante un período de tiempo limitado, lo que genera una cantidad de datos insuficiente para producir un gemelo digital en la etapa inicial. Por lo tanto, la IA se puede utilizar para identificar patrones, generar datos sintéticos y hacer predicciones basadas en datos recopilados por sensores para ampliar el conjunto de datos utilizado por el gemelo digital.
Diferentes áreas de impacto
Al respecto de cómo va a ser el impacto sanitario de esta tecnología, Iñaki del Río, director de Innovación de Ibermática escribía para EL MÉDICO que en realidad, los gemelos digitales llevan ya algún tiempo desarrollándose en el ámbito industrial, donde un gemelo digital de una planta de producción, o un edificio, o una pieza compleja, aportan evidentes ventajas. Sin embargo, en el caso del ámbito sanitario, implica un salto cualitativo para la realización de pruebas, en sistemas complejos y caros, reduciendo tanto riesgos como costes y tiempos, con resultados aproximados a los que resultarían de pruebas en entornos físicos.
En este sentido, en un reciente artículo publicado en Nature, se analiza como la tecnología de los gemelos digitales pueden tener un gran impacto en diferentes áreas del sector sanitario.
Entre otros, se apuntaba que los DT están acelerando el proceso de identificación de objetivos farmacológicos que tienen más probabilidades de tener éxito. Por otra parte, el concepto de modelos DT virtualmente personalizables para órganos también ha ganado atención y avances. De hecho, el desarrollo de la DT para órganos se ha extendido a los pulmones, particularmente en el contexto de predecir los requisitos de ventilación y optimizar el resultado del paciente.
Asimismo, en el campo de la oncología clínica, se han propuesto proyectos de gemelos digitales y ejemplos de desarrollo práctico de marcos de gemelos digitales centrados en mecanismos guiados por imágenes y radioterapia adaptativa para gliomas de alto grado.
Igualmente, en un estudio reciente, se desarrollaron díadas de gemelos digitales paciente-médico para simular los resultados de la terapia y determinar la selección de tratamiento óptima para el carcinoma orofaríngeo, específicamente si los pacientes se beneficiarían de la quimioterapia y radiación secuencial versus concurrente con alta precisión, entre otros ejemplos.
La conjunción de los DT y wearables
Aunque las posibilidades van en aumento, actualmente, el mayor desafío a la hora de generar gemelos digitales detallados es la potencia computacional y la disponibilidad de sensores que puedan recopilar datos de humanos simultáneamente. Cabe tener en cuenta que los gemelos digitales son muy adecuados para modelar objetos específicos o sistemas contenidos. Sin embargo, el cuerpo humano es un conjunto de sistemas dinámicos que dependen unos de otros. Como resultado, modelar con precisión un cuerpo humano requiere una gran cantidad de sensores inteligentes y una generosa ayuda de la IA.En el caso de los sensores portátiles, a medida que se analizan más sistemas del cuerpo humano, se necesitan más sensores. La mayoría de los sensores portátiles cumplen una función específica, por lo que se necesitarían muchos sensores diferentes según el nivel de detalle del modelo deseado, según recoge un artículo publicado en MDPI.
De esta forma, según señala este mismo trabajo, cabe tener en cuenta que los gemelos digitales se crean en función de parámetros de sus homólogos físicos. Por ello, contar con sensores adecuados es fundamental para generar un modelo preciso. Siendo así, los sensores son el primer paso para crear un gemelo digital mediante la adquisición de datos que se utilizarán en el modelo.
Ha habido casos de uso de equipos como una resonancia magnética para modelado digital; sin embargo, esto no es adecuado para crear un gemelo digital. Y es que, uno de los atributos más útiles de los gemelos digitales es su capacidad de actualizarse continuamente en tiempo real. Esto requiere que los sensores sean capaces de registrar y cargar datos continuamente para garantizar que el gemelo se mantenga actualizado.
En el contexto de la atención sanitaria, los wearables inteligentes se utilizan para registrar señales biométricas del paciente. Estas señales provienen de una variedad de fuentes, según las necesidades de los pacientes según lo determinen los profesionales médicos. Siendo así, el avance en el uso de los wearables es esencial para el avance en el uso de gemelos digitales.
Por otra parte, este proceso es paralelo a la incorporación de algoritmos de Inteligencia Artificial en el proceso de adquisición y generación de datos, para poder crear un gemelo digital más sólido para la atención médica. De hecho, la IA logra complementar una debilidad que existe cuando algunos conjuntos de datos son demasiado pequeños cuando se recopilan únicamente de sensores portátiles.
Asimismo, hay que destacar que algunos dispositivos portátiles solo se pueden utilizar durante un período de tiempo limitado, lo que genera una cantidad de datos insuficiente para producir un gemelo digital en la etapa inicial. Por lo tanto, la IA se puede utilizar para identificar patrones, generar datos sintéticos y hacer predicciones basadas en datos recopilados por sensores para ampliar el conjunto de datos utilizado por el gemelo digital.