Un doble digital hecho de datos de salud revolucionará la medicina con la ayuda de la inteligencia artificial y algún día permitirá detectar enfermedades antes de que aparezcan.
Ya en 2033, el teléfono inteligente albergará a nuestro guardián de la salud más importante: nuestro espejo virtual hecho de bits y bytes, en el que convergerá toda la información médicamente relevante que jamás se haya recopilado sobre nosotros y a través de nosotros.
Basándose en estos datos y en hechos individuales, una inteligencia artificial no sólo nos recordará que debemos prevenir el cáncer o recomendar una dieta de primavera, sino que también hará sonar la alarma a tiempo si existe riesgo de enfermedad cardíaca o diabetes tipo 2.
Los dobles digitales como parte de la estrategia de digitalización
Inicialmente, parece cuestionable si los gemelos digitales de pacientes se generalizarán en todos los ámbitos para 2033, dados los muchos años que pasaron antes de que se introdujeran soluciones digitales como las recetas electrónicas o los registros médicos electrónicos. Sin embargo, los investigadores del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Software Experimental del IESE creen que esto es bastante posible, como señalan en el libro blanco “Digital Healthcare 2033 Trends, Scenarios and Theses”.
“Cuando se trata de implementar aplicaciones de salud digitales, las llamadas DiGas, muchos otros países de la UE nos miran y quieren adoptar nuestro concepto”, explica el jefe del departamento de “Ingeniería de salud digital” del Fraunhofer IESE en Kaiserslautern. El rápido desarrollo de tecnologías innovadoras, como los gemelos digitales de pacientes, ahora también forma parte de la estrategia alemana de digitalización para el sector sanitario y de enfermería.
Es una pena, dice el científico de datos Jean Stadlbauer del Fraunhofer IESE, porque si se alimentara a una IA con toda la información de salud individual disponible, podría reconocer patrones significativos en el aparente caos de los datos y utilizar algoritmos para hacer afirmaciones válidas sobre la prevención, el diagnóstico y el éxito del tratamiento. Stadlbauer: “Sería un gran paso hacia la medicina centrada en la persona”.
La atención se centra en las imágenes de IA de determinados cuadros clínicos
Pero mientras que en la industria el doble digital de las máquinas ya está establecido desde hace mucho tiempo, en la medicina este enfoque aún está en sus inicios. Y con razón: “Los humanos no somos máquinas. Aunque ya sabemos mucho sobre los mecanismos moleculares del cuerpo, todavía no podemos mapear digitalmente la complejidad a nivel celular”, explica la especialista en medicina molecular Theresa Ahrens.
Por ello, actualmente la investigación se centra en la creación de modelos de gemelos digitales para procesos patológicos específicos como la diabetes o la esclerosis múltiple o para órganos individuales. “Esto ya funciona muy bien, por ejemplo, para el corazón o los pulmones”, informa Ahrens.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, los datos cardiovasculares o pulmonares se combinan y evalúan con otra información como valores de laboratorio o resultados de diferentes procedimientos de imágenes médicas, con el objetivo de permitir a los médicos probar virtualmente opciones de tratamiento en el futuro e identificar el mejor tratamiento para una persona específica.
La UE también financia al gemelo enfermo de la IA
Diagnóstico, terapia o medidas preventivas con solo unos pocos clics: varios institutos Fraunhofer trabajan para avanzar en esta idea. En el proyecto principal MED2ICIN, bajo la dirección del Instituto Fraunhofer de Procesamiento Gráfico de Datos IGD, siete institutos Fraunhofer unieron sus fuerzas para formar una red de investigación y en cuatro años desarrollaron una especie de panel para la integración de datos y el tratamiento de pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal.
En el proyecto europeo CERTAINTY, investigadores del Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Inmunología IZI y de Algoritmos e Informática Científica SCAI están trabajando en el desarrollo de un gemelo virtual que debería mejorar el tratamiento personalizado de pacientes con cáncer mediante inmunoterapia celular, un procedimiento altamente individualizado y, por lo tanto, extremadamente costoso.
Por ejemplo, actualmente se está creando un modelo doble para una enfermedad maligna de la médula ósea llamada mioma múltiple. El modelo de referencia debería entonces ser transferible a otros diagnósticos que puedan tratarse con inmunoterapias celulares.
Los pacientes pueden oponerse al uso de sus datos.
La nueva Ley de Uso de Datos de Salud (GDNG) podría dar un gran impulso a los gemelos digitales de los pacientes. En el futuro, será mucho más fácil para los investigadores acceder a datos anónimos de pacientes para proyectos científicos.
Los datos de la historia clínica electrónica (ePA), que este año se pondrá a disposición de todas las personas legalmente aseguradas por su compañía de seguro médico, deberían estar automáticamente disponibles para estudios; Los pacientes que no deseen hacerlo deberán oponerse activamente a ello (procedimiento de exclusión voluntaria).
La investigación farmacológica también podría resultar beneficiosa, explica Jean Stadlbauer: “El efecto esperado, incluidos los posibles efectos secundarios, así como diferentes escenarios de dosificación se pueden simular utilizando modelos digitales de pacientes sin necesidad de sujetos de prueba reales”. Serían posibles simulaciones para grupos de población particularmente vulnerables (niños o mujeres embarazadas, por ejemplo) sin exponer a sujetos reales a riesgos.
La brecha de datos de género plantea desafíos para los desarrolladores
El nuevo acceso a grandes cantidades de datos también podría solucionar otro problema. “Si se prueban los sistemas de IA para comprobar el rendimiento de subgrupos, siempre se descubre que sus análisis, recomendaciones y predicciones son más precisos para los hombres blancos y heteronormativos. Tan pronto como el objetivo es una mujer o queda fuera de esta categoría por otras razones, el rendimiento de la IA suele empeorar”, subraya el Dr. Ahrens. “La actual brecha de datos de género sólo puede superarse incluyendo datos de salud no sólo de la mejor calidad posible, sino también de la mayor cantidad de personas posible”.
Según la visión de los investigadores del Fraunhofer Ahrens y Stadlbauer, algún día los pacientes gemelos digitales contendrán todos los datos de una persona desde su nacimiento y no sólo podrán mapear lo que sucede en su cuerpo, sino también predecirlo. Probablemente no estará tan lejos en 2033. “Pero”, dice Theresa Ahrens, “estamos trabajando en ello”.
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