Gemelos digitales en el ámbito de la salud

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.

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.

Retos a tener en cuenta

Más allá de la mejora de los sensores digitales y del desarrollo de mejores algoritmos de IA, la literatura científica también señala otras barreras que deben superarse para que los gemelos digitales puedan usar toda su capacidad. Entre otras, una investigación insuficiente, el costo de los equipos y la garantía de privacidad y confidencialidad.

En concreto, como recogen de nuevo desde MDPI, dependiendo de las circunstancias del paciente, puede que no siempre sea factible recopilar datos con dispositivos portátiles durante períodos de tiempo prolongados. Asimismo, los gemelos digitales en la atención sanitaria también pueden generar más vulnerabilidades en los datos del paciente. Por eso mismo, lograr salvaguardar la seguridad de los datos sanitarios es de vital importancia cuando se utilizan gemelos digitales. Igualmente, es necesario contar con un método de verificación adecuado para saber cuándo el paciente o el profesional de la salud acceden a los datos para garantizar la confidencialidad, según se publica en MDPI.

A este respecto, ya se están barajando posibles soluciones. Como se señala en un artículo en PLOS ONE una opción pasa por proponer un gemelo digital paciente seguro con blockchain, que se base en contratos inteligentes para automatizar los procesos de actualización y comunicación que mantienen el gemelo digital. Los contratos inteligentes rigen la respuesta que proporciona el gemelo digital cuando se le consulta, en función de las políticas creadas para cada paciente.

Finalmente, en una hoja de ruta recogida también en otro artículo publicado en febrero de 2024 en Nature, se señalan otros retos como el costo y la ética para garantizar una implementación responsable y efectiva de los DT del cuerpo humano.

Por otra parte, destaca que las limitaciones y perspectivas de los DT del cuerpo humano están relacionadas con la necesidad de arquitecturas computacionales eficientes y su integración efectiva en entornos clínicos para diagnósticos y tratamientos personalizados.

Ejemplos reales en la práctica clínica

Respecto a cómo está siendo la implementación actualmente esta tecnología y si ya hay resultados evaluables, en una revisión de este mismo junio de 2024 publicada en Nature, tres estudios que emplearon gemelos digitales para la gestión de la salud personalizada informaron una efectividad del 80 por ciento. Asimismo, seis estudios se centraron en la precisión de los efectos de la terapia individual utilizando gemelos digitales, demostrando una tasa de efectividad del 70 por ciento.

De hecho, ya existen algunos ejemplos de éxito del uso de gemelos digitales en el ámbito de la salud.

Un ejemplo es el caso de Ibermática, a través de su Instituto de Innovación i3B con el proyecto EDIT-Emerging Disease Twin, cofinanciado por Red.es y FEDER, desarrollando un software basado en Inteligencia Artificial y analítica de datos que permita la creación de una herramienta que facilite el desarrollo de gemelos digitales, tanto del paciente, como de los medicamentos/tratamientos disponibles y de las interacciones entre ellos.

Todo ello permitirá mejorar y adelantar en el tiempo el resultado y efecto de las variables relacionadas con tratamientos, vacunas, test, procedimientos clínicos, etcétera, independientemente de la fase en la que estén, ya sea en investigación preliminar, fase preclínica, estudio clínico y demás.

Desde Healthnology también aportan algunos ejemplos reales. Entre otros, destacan la experiencia de la startup Mesh Bio ofrece diferentes soluciones utilizando análisis predictivos de última generación para mitigar las complicaciones de enfermedades crónicas como la diabetes. Utilizan un software que ayuda a los médicos a prescribir medicina de precisión para enfermedades crónicas relacionadas con el metabolismo, como la diabetes.

Para ello desarrollan una plataforma de software junto con el software gemelo digital y el dispositivo médico, que acompaña al paciente en su recorrido desde la prevención primaria y el cribado médico hasta la gestión de enfermedades crónicas, asegura uno de los fundadores de la empresa. Con esta iniciativa buscan cambiar el enfoque del manejo de enfermedades a la prevención.

Otro caso de éxito es el Proyecto Living Heart, que ya ha cosechado muchos éxitos. En la actualidad ya se utilizan modelos cardíacos personalizados como apoyo a tratamientos clínicos, por ejemplo, en operaciones para corregir defectos cardíacos graves en recién nacidos. En este caso, se pueden realizar muchas operaciones virtuales bajo la dirección del médico para determinar el mejor enfoque.

Los estudiantes de medicina y el personal de los hospitales, e incluso los pacientes, también se benefician del Living Heart: por ejemplo, el gemelo virtual del corazón puede utilizarse en la educación y la formación en el sector sanitario para entrenar procedimientos quirúrgicos en el mundo virtual. Además, los ciclos de desarrollo y las series de pruebas pueden acelerarse y optimizarse gracias a la simulación. Por ejemplo, es posible adaptar mejor las válvulas cardíacas artificiales a las condiciones de enfermedad de grupos o pacientes individuales con la ayuda del corazón virtual. De este modo, ya no son necesarias muchas de las pruebas físicas en animales o modelos fabricados en laboratorios.

En la línea, el grupo de investigación COR del instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado una nueva herramienta capaz de generar gemelos digitales cardíacos a partir de mapeo no invasivo, que ayuda al diagnóstico y tratamiento de arritmias cardiacas. La herramienta se centra, en concreto, en los ectópicos ventriculares, una arritmia que afecta a una de cada dos personas en algún momento de su vida.

La combinación de gemelos digitales y mapeos no invasivos propuesta por el equipo de la UPV ofrece al personal clínico una visión única de la arritmia, lo que contribuiría a mejorar el diagnóstico y a ayudarles a determinar el tratamiento más apropiado para cada paciente.

Así será el futuro

Si esta es la realidad, es obvio que el futuro está lleno de posibilidades. En la jornada ‘Future of Health: innovation cercle, an open discussion’, organizada por el Swiss Business Hub Spain y Barcelona Health Hub en la feria CPhI Barcelona 2023, Albert Alsina, director general de ERNI Consulting, afirmaba que “uno de los gemelos digitales más complejos actualmente imaginables es el del cerebro humano”. Según ha avanzado, se podrían alcanzar resultados positivos durante 2024.

Precisamente, las perspectiva de futuro de los gemelos digitales la recogía, la analista Alexandra Brema en un artículo de Signify Reseach, una empresa de expertos en tecnología digital de Reino Unido. La misma adelanta que los gemelos digitales para análisis operativos son quizás la forma más prolífica de gemelos digitales que se utilizan hoy en día en la atención sanitaria.

Estas herramientas se pueden utilizar para ayudar con la previsión en flotas de equipos, departamentos hospitalarios o vecindarios completos y, en general, implican la capacidad de monitorear una secuencia de eventos que impulsar la oferta y la demanda. Al resaltar las ineficiencias y acelerar las mejoras en los puntos de falla, esto puede tener implicaciones operativas en las capacidades de los equipos, la dotación de personal y los modelos de prestación de atención.

En contrapartida, los gemelos digitales fisiológicos tendrán una barrera de entrada más alta para uso clínico y pueden variar en complejidad. Cabe recordar que en estos escenarios, el software de gemelo digital puede ayudar a visualizar y predecir el impacto de nuevas técnicas y soluciones para la intervención quirúrgica. Estos pueden ayudar a informar los diseños y reducir los costos asociados con la creación de prototipos y las pruebas, lo que permite a las empresas llevar productos y servicios al mercado más rápido.

“Para los gemelos digitales operativos, la barrera de entrada es significativamente menor y es probable que la adopción sea más rápida a medida que se demuestre el retorno de la inversión; pese a ello, este mercado también presenta un riesgo significativo para los nuevos participantes. En lo que respecta a los resultados de los pacientes, es posible que veamos el aumento de los gemelos digitales junto con la atención basada en valores. Sin embargo es más probable que estas soluciones se conviertan en productos básicos en plataformas de telemedicina. En conclusión, los gemelos digitales tienen el potencial de tener un impacto en una amplia gama de entornos sanitarios. Si bien la tecnología aún está muy lejos de ofrecer un modelo fisiológico completo y permanente de un paciente, se espera que existan soluciones que impacten el mercado en el corto plazo, con muchas oportunidades”, finaliza la experta.

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