En términos simples, un gemelo digital es una copia virtual de una entidad tangible (como motores de vehículos o personas) o un sistema intangible (como procesos de fabricación o sistemas de marketing) que se puede analizar independientemente de su contraparte del mundo real para hacer decisiones informadas.
Aplicar este concepto a la medicina se da como una representación virtual del cuerpo humano y sus órganos donde se pueden estudiar los efectos de los medicamentos.
La representación virtual de personas individuales en las que se pueden probar todos los medicamentos conocidos para la condición de esa persona. Esto permitirá la deducción del tratamiento óptimo. Incluso puede monitorear ese "ser" virtual y alertar antes de que surja una condición médica.
Así, la persona real puede someterse a medidas preventivas. Esto es lo que promete el modelo de gemelo digital en el cuidado de la salud, que se adentra en el campo de la medicina personalizada.
Varias empresas han desarrollado modelos de gemelos digitales de órganos humanos. Al asociarse con Ecole Polytechnique Fédérale de Lausannes (EPFL) en su Blue Brain Project, Hewlett Packard Enterprise implementó su supercomputadora para crear modelos digitales del cerebro con fines de investigación.
Con un gemelo digital de un dispositivo o un fármaco, los desarrolladores pueden probar las propiedades y el funcionamiento de un dispositivo, modificar el diseño o los materiales utilizados y probar todas las modificaciones prácticamente antes de que comience la fabricación.
Siemens Healthineers tiene un modelo Digital Twin y Philips tiene su propia versión de un corazón virtual. Estos modelos pueden parecer la evolución natural de las imágenes y el diagnóstico radiológicos (representaciones detalladas de los órganos de los pacientes), pero provocaron una revolución.
AI ayuda en el diseño de gemelos digitales para entrelazar datos fisiológicos de órganos para producir una imagen 3D. Este último puede luego ser modelado para un paciente específico a partir de sus parámetros específicos.
Siemens Healthineers entrena sus algoritmos en una enorme base de datos con más de 250 millones de imágenes, informes y datos operativos anotados. Esto les permite diseñar modelos cardíacos digitales basados en los datos de los pacientes con los mismos parámetros del paciente dado (tamaño, fracción de eyección, contracción muscular).
De esta forma, el operador puede probar terapias en el modelo y observar el resultado. Eventualmente, se puede seleccionar la mejor terapia para este paciente específico.
Dorin Comaniciu, vicepresidente de Inteligencia Artificial de Siemens Healthineers, dijo que han utilizado este método en proyectos con hospitales de Europa, para evaluar los riesgos cardiovasculares. La compañía también está desarrollando modelos para otros órganos como los pulmones y el hígado.
Mirando hacia el futuro de los gemelos digitales
El objeto físico que necesita un gemelo digital, como un motor, está equipado con sensores que transmiten información de estado en tiempo real. Los datos y parámetros de esos sensores luego alimentan el software que mapea el gemelo digital.
Con un gemelo digital de un hospital, tiene la opción de probar escenarios sobre cómo asigna el personal, cómo programa el mantenimiento de los dispositivos, puede probar procesos y nuevas ideas de flujo de trabajo, detectar escasez de camas, etc. Y las decisiones de la vida real estarán respaldadas por datos y solo se implementarán si son seguras y eficientes.
Fuente: Medical Futurits
