“Los gemelos digitales ya nos permiten predecir con precisión el riesgo de muerte súbita”

Madrid. 14 de febrero de 2025. “Ya existen sinergias entre el aprendizaje automático y los gemelos digitales cardíacos que hacen posible la medicina de precisión en cardiología. La combinación de ambas tecnologías nos permite predecir con mucha exactitud el riesgo de muerte súbita en distintas enfermedades cardiacas y desarrollar tratamientos personalizados en pacientes con arritmias”. Lo ha anunciado Natalia Trayanova, directora del laboratorio AI Research: Health and Medicine, Data Science and AI Institute de la Universidad Johns Hopkins (Baltimore), en el XVII ‘Ciclo de conferencias y debates en ciencias’ organizado por la Fundación Ramón Areces y Springer Nature. En esta edición, coordinada por Erika Pastrana, vicepresidenta de las revistas Nature Research, cuatro expertos nacionales e internacionales han analizado las oportunidades que los gemelos digitales ofrecen para la investigación en salud.

“¿No sería estupendo disponer de una representación digital de nosotros mismos que permitiera a los médicos simular nuestra historia médica personal y nuestro estado de salud utilizando las interacciones ya conocidas tanto del big data como de los conocimientos biofísicos actuales?”, se ha preguntado Trayanova. “Esa réplica virtual de nosotros mismos podría pronosticar la trayectoria de nuestra enfermedad, estimaría el riesgo de acontecimientos adversos y predeciría la respuesta al tratamiento. Todo ello ayudaría a la toma de decisiones terapéuticas”, se ha respondido. Entre las ventajas de esos avances, ha comentado que “la aplicación de estas técnicas evita futuras rehospitalizaciones y repeticiones de procedimientos, de manera que la selección del tratamiento pase de enfocarse en el estado del paciente hoy a optimizar el estado del paciente mañana”. “El futuro de los gemelos digitales en medicina es brillante”, ha pronosticado Trayanova, que también es catedrática Murray B. Sachs de ingeniería biomédica, catedrática de matemática aplicada y estadística y directora de la Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment innovation (Advance).

Para Francisco Herrera, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, “en el campo de la biomedicina, la combinación de gemelos digitales, Inteligencia Artificial (IA) e interacción humana conduce a la mejora de la detección precoz, el tratamiento personalizado y la mejora de los resultados de los pacientes”. Este experto ha explicado que los gemelos digitales nos ayudan a comprender las recomendaciones de la IA aumentando así la transparencia y la confianza en estos sistemas. “Esta sinergia no solo optimiza los procesos e impulsa la innovación, sino que también allana el camino para la gobernanza ética, el desarrollo de competencias y la mejora de la eficiencia operativa en campos tan importantes como el diagnóstico médico y la atención a los pacientes”, ha añadido el director del Instituto Andaluz Interuniversitario de Data Science & Computational Intelligence (DaSCI).

En la recreación de ese gemelo digital o virtual de nuestro organismo participan también los dispositivos inteligentes. A ellos se ha referido Luigi G. Occhipinti, director de Investigación en Smart Electronics, Biosistemas e Inteligencia Artificial en la Universidad de Cambridge. “Los sensores inteligentes y las tecnologías de IA brindan la oportunidad de acelerar el desarrollo de gemelos digitales, ya que permiten captar eficazmente el estado y predecir la evolución de sistemas dinámicos complejos”, ha expresado. Aunque ha reconocido que el desarrollo de los gemelos digitales del cuerpo humano y su adopción en la práctica es aún incipiente, ha confiado en que “pronto permitirán identificar enfermedades o predecir y optimizar los resultados de diferentes tratamientos mediante el análisis avanzado y la modelización de uno o varios órganos o funciones del cuerpo humano”.

Según ha asegurado Occhipinti en este ciclo de la Fundación Ramón Areces y Springer Nature, el objetivo principal de su laboratorio es “desarrollar sensores biocompatibles en forma de lentillas, pulseras o tecnología textil inteligente que se combinen con otras fuentes de información como historiales clínicos y pruebas de imagen para captar la máxima información sobre el paciente. En combinación con métodos de IA, esto permitiría vigilar la salud 24 horas al día, siete días a la semana, y desarrollar intervenciones que mejoren la salud de manera individualizada”.

Por último, Guido Caldarelli, del departamento de Ciencias Moleculares y Nanosistemas de la Universidad de Venecia Ca’Foscari, se ha referido al papel cada vez más relevante que están asumiendo otras técnicas relacionadas con estos gemelos digitales. “La teoría de redes complejas es una herramienta muy útil en medicina ya que permite entender y analizar las relaciones de los sistemas biológicos como sistemas de redes interconectadas. Este enfoque ha sido decisivo para el avance de la medicina personalizada, la predicción de la progresión de enfermedades y la identificación de posibles dianas farmacológicas. En el campo de la epidemiología, se ha utilizado para modelizar la propagación de enfermedades infecciosas a través de redes de contacto humano”, ha afirmado.

A su juicio, la integración de la teoría de las redes complejas con los gemelos digitales permite simular el comportamiento de sistemas biológicos en tiempo real y realizar predicciones e intervenciones personalizadas. “En el desarrollo de fármacos, los gemelos digitales de las redes celulares de un paciente podrían simular cómo interactúa un fármaco en dicha red, lo que permitiría descartar tratamientos no adecuados para dicho paciente. Además, combinando el poder predictivo de las redes complejas con los gemelos digitales, la medicina puede avanzar hacia una asistencia más precisa, proactiva y centrada en el paciente”, ha concluido.