El procesamiento de miles de datos clínicos y genéticos permite que los nuevos modelos computacionales anticipen riesgos y ayuden a definir tratamientos a la medida de cada paciente
Gracias a la IA, en un futuro muy cercano será posible anticipar enfermedades y recomendar el tratamiento ideal para cada paciente, incluso antes de que enferme.
Los gemelos digitales funcionan como réplicas virtuales de cada persona: toman sus datos de salud, hábitos y genética, y los usan para simular, con precisión, cómo evolucionaría un paciente ante distintas amenazas y terapias.
El avance, acelerado por los últimos conocimientos en inteligencia artificial, promete, para muchos científicos, una revolución en la medicina comparable a la secuenciación del genoma.
¿Estamos ante el fin de la medicina de “ensayo y error”? ¿Qué significa para el paciente que ya exista un “yo digital” capaz de predecir y evitar enfermedades? ¿Qué desafíos éticos y regulatorios abre esta tecnología?
Laboratorios y centros de investigación ya están probando estos sistemas computacionales, que combinan registros clínicos, análisis genéticos, imágenes biomédicas y métricas de dispositivos portátiles.
Así logran simular en tiempo real la evolución de la salud y predecir la respuesta a tratamientos posibles, incluso antes de que el paciente desarrolle síntomas. “Los modelos virtuales de pacientes pueden predecir resultados de salud, simular tratamientos y respaldar la toma de decisiones clínicas”, resumió Christoph Sadée, especialista del Centro de Investigación en Informática Biomédica de la Universidad de Stanford.
El alcance de los gemelos digitales fue abordado en la última edición del newsletter de Singularity Chile, la delegación regional de Singularity University, una organización global fundada en Silicon Valley en 2008, dedicada a capacitar líderes y organizaciones en nuevas tecnologías. Los expertos postularon que la convergencia de inteligencia artificial, biotecnología y el manejo masivo de datos permite hacer realidad hoy un futuro que parecía reservado a la ciencia ficción.
¿Qué es un gemelo digital?
Según define Stanford Medicine, un gemelo digital médico es “una representación digital de un paciente que se actualiza continuamente con datos reales, provenientes de fuentes que van desde exámenes de laboratorio y resultados de imagenología, hasta dispositivos de monitoreo portátil y perfiles genéticos”.
Esta contraparte virtual, o “paciente in silico”, evoluciona de forma paralela al paciente físico y permite una atención personalizada y preventiva como nunca antes.
En un artículo publicado en julio de este año en The Lancet Digital Health, un equipo internacional de investigadores señaló que los gemelos digitales médicos no son solo modelos computacionales, sino un sistema que integra cinco pilares esenciales: el paciente real, la conexión y fusión de datos (clínicos, de imagen, genéticos, etc.), el paciente in silico (modelo virtual), la interfaz que permite la interacción con médicos y pacientes, y la sincronización continua de datos entre el mundo real y el virtual.
Esta estructura es la base que diferencia un gemelo digital real de simples modelos predictivos convencionales.
Los autores del artículo publicado en The Lancet, señalaron además que uno de los grandes desafíos de la medicina actual es el volumen de datos a integrar: “Los modelos virtuales de pacientes pueden predecir resultados de salud, simular tratamientos y respaldar la toma de decisiones clínicas”, resumió Sadée.
De este modo, los gemelos digitales facilitan la personalización de las terapias: al permitir simulaciones precisas sobre la respuesta a distintos medicamentos o intervenciones, abren la posibilidad de una medicina individualizada y preventiva.
Beneficios, aplicaciones y potencial de los gemelos digitales
La utilización de gemelos digitales en medicina contribuye a:
- Simulación rápida de tratamientos. Los gemelos digitales permiten ensayar terapias en minutos, un proceso que en la práctica clínica podría demorar meses o años.
- Terapias personalizadas. Cada modelo se construye con datos únicos de genética, hábitos y antecedentes médicos del paciente, lo que eleva la precisión del tratamiento y reduce riesgos.
- Prevención anticipada. Identifican riesgos y permiten ajustar intervenciones antes de que una enfermedad se manifieste.
- Casos de uso actuales. En oncología, modelan el crecimiento tumoral y predicen respuestas a la quimioterapia, ya siendo empleados en ensayos de cáncer de próstata. En diabetes, los sistemas con IA ajustan la dosificación de insulina basados en la monitorización continua de glucosa, incluso en entornos con recursos limitados.
- Aceleración de la investigación médica. Favorecen el desarrollo de nuevos medicamentos y protocolos clínicos mediante experimentación “in silico”.
- Potencial en sistemas de salud emergentes. Países con ecosistemas de datos biomédicos en desarrollo, como Chile, pueden aprovechar esta innovación para posicionarse a la vanguardia.
- Toma de decisiones clínicas avanzadas. Posibilitan la integración de inteligencia artificial, biotecnología y, a futuro, computación cuántica para decisiones médicas más precisas y rápidas.
El funcionamiento de los gemelos digitales depende de varios elementos técnicos y procedimentales, que actúan en conjunto para ofrecer un modelo actualizado y confiable. Según destaca Stanford Medicine, los principales componentes y tecnologías involucrados son:
- El paciente físico. Un individuo real cuyas métricas y datos se recopilan continuamente.
- Conexión y armonización de datos. Sistemas que integran información clínica, genética, de dispositivos portátiles y de imagen.
- Paciente “in silico”. Modelo digital que simula procesos biológicos, evolución de enfermedades y efectos de diferentes tratamientos.
- Interfaz de interacción. Plataforma intuitiva, posiblemente sustentada por IA, que permite a los médicos interactuar con el modelo, recibir recomendaciones y consultar el grado de confianza de las predicciones.
- Sincronización continua. Las actualizaciones automáticas del gemelo digital reflejan en tiempo real cualquier cambio en el paciente real.
- Tecnologías clave. Inteligencia artificial, que alimenta el aprendizaje constante de los modelos y su capacidad predictiva. Modelado mecanicista, que emplea principios matemáticos y biológicos para garantizar interpretabilidad y rigor clínico. Herramientas de validación y seguimiento, críticas para la precisión y la confianza.
Los desafíos éticos de los gemelos digitales
La implementación de gemelos digitales médicos plantea interrogantes en torno a la ética, la privacidad de los datos, y la relación médico-paciente. El avance de esta tecnología demanda marcos regulatorios robustos y estrategias de validación dirigidas a garantizar tanto la seguridad como la transparencia.
Sadée afirma que “la confianza es clave al introducir gemelos digitales en la medicina. Para que estos modelos sean útiles, necesitamos marcos de prueba rigurosos que evalúen su precisión, fiabilidad e incertidumbre”. La validación debe ser técnica y, además, incluir la participación activa de médicos y pacientes, quienes deben comprender el alcance, las limitaciones y el grado de fiabilidad de los modelos predictivos.
Para la especialista de Stanford Tina Hernandez Boussard, la privacidad y seguridad de la información médica son esenciales. Explica que los pacientes “necesitan la seguridad de que sus datos médicos personales se manejen de forma responsable”, y subraya la importancia de una comunicación clara sobre los beneficios y limitaciones de la tecnología, especialmente ante el escepticismo general hacia la inteligencia artificial en el sector sanitario.
Otro punto clave es el manejo del consentimiento informado y la gestión de la responsabilidad en caso de errores derivados de predicciones automatizadas. Sadée formula preguntas fundamentales: “¿Cómo gestionamos el consentimiento del paciente cuando estos modelos se actualizan continuamente con nueva información? ¿Cómo garantizamos la privacidad y seguridad de los datos, a la vez que permitimos obtener información valiosa? ¿Quién es el responsable final si una predicción basada en IA resulta en un error?”
La IA permite anticipar el riesgo de enfermedades
Como publicó Infobae, un equipo del Instituto Weizmann de Ciencias de Israel desarrolló un gemelo digital personalizado capaz de calcular la edad biológica de una persona y anticipar su riesgo de desarrollar enfermedades. Utilizando inteligencia artificial y datos médicos recopilados de decenas de miles de voluntarios —incluyendo genética, microbioma, mediciones corporales y monitoreo continuo de la salud—, el modelo predice desviaciones en el envejecimiento biológico y permite simular la eficacia de dietas y tratamientos antes de aplicarlos.
El profesor Eran Segal, líder del proyecto, destacó: “El modelo asigna puntuaciones a cada sistema corporal y compara estos valores con los esperados para la edad cronológica, el sexo y el índice de masa corporal del participante”.
Gracias a este enfoque, los investigadores detectaron prediabetes en un 40% de personas consideradas sanas y observaron patrones de envejecimiento distintos según el género, relacionados en las mujeres con la menopausia. El Proyecto Fenotipo Humano, base de este avance, sigue a más de 30.000 participantes y pone a disposición de la ciencia una de las bases de datos humanas más completas.
El objetivo es que, en el futuro, cada persona pueda acceder a una “trayectoria de salud” personalizada y que la medicina logre adelantarse años a posibles enfermedades, reduciendo el ensayo y error en la elección de tratamientos.
Segal resumió la relevancia de este avance: “Vivimos en una era de cambios increíblemente rápidos. Los ámbitos de la salud y la medicina experimentarán transformaciones drásticas en los próximos años, cada vez más impulsados por la IA. Nuestro proyecto está llamado a ser una fuente líder mundial de información e innovación, y todo esto gracias a nuestros participantes”.
Fuente: Infobae
