Digital twins: nuestro gemelo virtual en la medicina personalizada.

Los “Digital Twins” son copias virtuales precisas que tiene como objetivo modelar a través de sistemas computacionales los datos que pueden ser generados por una persona con el fin de analizar prácticas de atención médica basadas en datos, terapias, o la atención preventiva. La mayor ventaja es que permite desarrollar y probar estas técnicas utilizando los datos, siendo su aplicación más rápida y económica de lo que es posible en la vida real.

Este concepto se ha aplicado en máquinas o sistemas, lo que está revolucionando la industria, ya que en estos momentos contamos con multitud de datos que son recopilados a través de sensores en tiempo real. Por ejemplo, la NASA usa copias digitales para monitorear el estado de su nave espacial. Otro ejemplo de estos sistemas de modelado que se han utilizado durante la Pandemia de la COVID-19 como: BEARmod, que implementa un modelo básico de simulación SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Removed), que tiene en cuenta patrones de movimiento diario variables, tasas de recuperación y tasas de contacto. Esto ha permitido simular respuesta en tiempo real a la situación y el movimiento de personas en ciertas ciudades.

Digital twins en el ámbito de la salud 

En el entorno de la salud esta tecnología permitirá a los pacientes mejorar su diagnóstico y tratamiento, ya que permite impactar en prácticas novedosas sobre cuidados de salud. Dentro de Europa, ya existen estas líneas de investigación para hacerlas escalables como SDTC, que permite la construcción de copias ilimitadas de modelos con factores moleculares, fenotípicos y ambientales.

Estos clones digitales que utilizan la inteligencia Artificial (IA) e Internet of Things (IoT) tienen como objetivo perfeccionar las terapias, ya que prevé la acción y el comportamiento de los fármacos, lo que nos permitirá realizar ensayos clínicos por vía computacional.

En la actualidad se está produciendo una revolución de los datos ómicos (ej. captura de datos extensos sobre fisiopatología de los pacientes), en el que en un primer momento se centraban en el genoma, pero se están ampliando a un espectro mayor de datos como estilos de vida, medio ambiente y biología.

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