Los gemelos digitales aplicados a la salud ya con una realidad. En términos generales, se trata de modelos potenciados por inteligencia artificial y machine learning que replican procesos, productos o servicios emparejados con objetos del mundo real.
El origen de esta tecnología puede rastrearse a medio siglo atrás, hasta el programa Apolo de la NASA. De cada vehículo espacial se construyeron al menos dos ejemplares. Uno era enviado al espacio y el otro, réplica exacta (el “gemelo”), permanecía en la Tierra. El objetivo era que los ingenieros pudieran buscar soluciones a los posibles problemas que enfrentaran los astronautas en vuelo.
Esta estrategia cobró relevancia particularmente con la misión Apolo 13, que pudo ser salvada gracias a las reparaciones discurridas por los ingenieros en Houston y ejecutadas por los tripulantes a cientos de miles de kilómetros de distancia.
Con el tiempo, por supuesto, los modelos pudieron virtualizarse. Originalmente el modelo virtual contenía toda la información del objeto o sistema físico y operaba de manera independiente en las simulaciones. A partir de 2002 se comenzó a perfilar la concepción actualmente utilizada, la cual estipula que el sistema físico está en permanente comunicación con el virtual, al cual alimenta datos.
Hoy eso se consigue mediante sensores y dispositivos conectados a la Internet de las Cosas (IoT). De esa manera, las condiciones del gemelo físico son replicadas en tiempo real en el gemelo virtual. Este a su vez es construido con herramientas de diseño, modelado 3D, programación y realidad aumentada.
Este emparejamiento de los ámbitos virtual y físico permite realizar análisis de datos y monitoreo de sistemas para evitar problemas antes de que se produzcan, además de cómo prevenir tiempos de inactividad, desarrollar nuevas oportunidades y planificar mediante simulaciones.
Digitalizaciones manipulables
Al crear un gemelo digital de un hospital, se pueden visualizar las capacidades y modelos de operación del personal, las instalaciones y los equipos. A partir de su análisis, se pueden determinar acciones. Por ejemplo, este uso de los gemelos digitales aplicados a la salud puede ayudar a controlar la disponibilidad de camas y quirófanos, rastrear y contener brotes infecciosos y planear con eficacia los horarios del personal médico y de enfermería. Todo ello redunda en la optimización del cuidado de los pacientes y en la reducción de costos del hospital.
Además, al recurrir al uso de los gemelos digitales aplicados a la salud para virtualizar un hospital se pueden probar de antemano cambios en la operación sin los riesgos que implicaría efectuarlos directamente en el mundo real. Esto resulta particularmente importante para tomar decisiones estratégicas.
Existen ya modelos comerciales de gemelos digitales aplicados a la salud, como la suite Hospital of the Future Simulation, de GE, que permiten duplicar modularmente aspectos de la operación normal de un hospital. Adicionalmente, tienen la ventaja de que pueden ser actualizados y escalados según las necesidades de la institución. Ello permite comprender los límites y vulnerabilidades de los gemelos reales. Dado que los modelos virtuales pueden ser fácilmente manipulados, los resultados permiten explorar todas las opciones disponibles antes de elegir una.
Posibilidades futuras de los gemelos digitales aplicados a la salud
En la actualidad, ya se emplean representaciones virtuales de órganos para evaluar el efecto de medicamentos sobre ellos, una tecnología conocida como simulaciones in silico. Entre esos modelos se cuentan, por ejemplo, el Blue Brain Project, de la École Polytechnique Fédérale de Lausannes y Hewlett Packard. Por su parte, Philips desarrolló el modelo de un corazón virtual. Sin embargo, se trata de representaciones generalizadas.
Con el uso de gemelos digitales aplicados a la salud se podría llegar a la creación de modelos virtuales de pacientes individuales. Ello permitiría llevar la medicina personalizada a un nuevo nivel. Así, se podría probar digitalmente cualquier tratamiento disponible antes de aplicarlo a la persona con el objetivo de conocer previamente sus efectos, tanto positivos como negativos.
Inclusive podría darse el caso de que el gemelo virtual sea monitoreado de manera constante. De hecho, ya existen algunos sensores capaces de aportar ese tipo de datos: los dispositivos wearables, que registran y transmiten de manera remota información sobre, por ejemplo, los ritmos cardiaco y respiratorio o la presión sanguínea. Sin embargo, la creación de modelos virtuales completos de pacientes individuales todavía luce lejano, entre otras cosas porque el volumen de los datos exigiría una descomunal capacidad de cómputo aún no disponible.
Por supuesto, el desarrollo futuro de esta vertiente de los gemelos digitales aplicados a la salud traerá consigo dilemas éticos y legales relacionados con el uso y la protección de los datos. Y no sólo de los pacientes tratados en específico, sino de todos aquellos —miles o cientos de miles— cuya información será necesaria para entrenar a los algoritmos de machine learning e inteligencia artificial que crearán y supervisarán los cambios en los modelos virtuales.
