Los gemelos digitales o digital twins se definen como la representación digital de cualquier producto, sistema o proceso real. Se utilizan principalmente para simulaciones y monitoreo y, por supuesto, tienen aplicaciones importantes en la atención sanitaria. Un ejemplo del uso de gemelos digitales en el cuidado de la salud es la suite Hospital of the Future Simulation, de GE. Esta herramienta permite duplicar cualquier aspecto de la operación normal de un hospital.

Entre las grandes ventajas de los gemelos digitales en el cuidado de la salud se cuenta la facilidad para manipularlos. Eso permite explorar las alternativas a tomar ante una situación dada sin afectar el entorno real. Además, los modelos pueden ser actualizados y escalados en cualquier momento.

Aunque en años anteriores tuvieron un despegue moderado, los digital twins se identifican como una tendencia importante de las TIC en 2024. De hecho, el estudio The Impact of Technology in 2024 and Beyond: an IEEE Global Study los enlista junto a la IA generativa; las realidades extendida, aumentada y virtual; las conectividades 5G y 6G, y la computación en la nube.

Y eso desembocará en una fuerte inversión: se prevé que el mercado mundial de los gemelos digitales pase de 10,100 millones de dólares en 2023 a 110,100 millones de dólares en 2028.

Ahora bien, la idea de utilizar gemelos para hacer pruebas no es nuevo. Sus orígenes se remontan a la época de las misiones Apolo, cuando se construían y conservaban en tierra réplicas exactas de las cápsulas enviadas al espacio. Así, los científicos e ingenieros podían —como de hecho hicieron— resolver problemas complejos y transmitir sus resultados a los astronautas.

Futuro de los gemelos digitales en el cuidado de la salud

Conforme evolucionaron las computadoras fue posible crear duplicados virtuales, mucho más flexibles. Sin embargo, en las primeras décadas, los gemelos operaban independientemente del original físico, cuya información y especificaciones duplicaba.

En los primeros años, 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 una definición más estricta, la cual estipula que el sistema físico debe estar en permanente comunicación con el modelo virtual, para alimentarle datos ininterrumpidamente.

Sin embargo, en un sentido algo más laxo, los gemelos digitales comienzan a ser mucho más ubicuos de lo esperado. Los agentes personalizados de ChatGPT y otros modelos de IA generativa pueden comportarse como gemelos digitales para procesos lingüísticos y artísticos. Por ejemplo, se puede entrenar a un agente para que emule el estilo de redacción de un usuario; para ello, se requiere alimentarlo con suficientes textos para que la IA “aprenda” a escribir como su creador.

En el caso de los gemelos digitales en el cuidado de la salud se pueden utilizar simulaciones virtuales para diseñar, desarrollar y probar los tratamientos de forma más eficiente y segura. Así, se reducen los potenciales riesgos al aplicarlos a los pacientes.

Se prevé que en un futuro no muy distante podría lograrse la creación de modelos virtuales de pacientes individuales. El objetivo sería probar digitalmente el efecto y la eficacia de los medicamentos sin estar supeditados a la reacción del cuerpo del paciente. Eso permitiría evaluar cuál sería el mejor tratamiento posible para esa persona en particular, es decir, alcanzar por fin una medicina auténticamente individualizada.