El concepto de
gemelo digital (GD) está bien asentado en la industria, y existe un interés creciente en su aplicación en salud, puesto que puede permitir avanzar hacia una medicina más personalizada. Sin embargo, no existe una definición consensuada sobre lo que debería ser un GD de un paciente.
En un trabajo publicado en el Journal of Medical Internet Research, dos expertos franceses proponen una definición de GD de paciente en base a una revisión de la literatura que abarca desde 2019 hasta agosto de 2023. El trabajo se centra en las características y las definiciones de GD con aplicaciones clínicas reportados en publicaciones científicas.
El análisis incluyó un total de 86 artículos en los que se describían 80 GD, la mayoría (98%) en fases preclínicas. Entre las 55 publicaciones que ofrecían una definición de GD, tres de cada cuatro (76%) lo consideraban una réplica digital, y el 42% mencionaba la posibilidad de monitorización en tiempo real.
Los autores proponen dos categorías de GD de paciente: para simulaciones puntuales y para seguimiento en tiempo real
En el 60% de los casos, los GD consistían en representaciones de órganos, como el corazón (31%) o huesos y articulaciones (21%); el 14% representaban sistemas biológicos, como el sistema inmunitario; y el 26% restante hacían referencia a otros conceptos. El 44% de trabajos recurrió a pruebas de imagen para su desarrollo, el 19% a notas clínicas, el 16% a resultados de laboratorio y el 15% a datos de dispositivos wearable.
En base a las características identificadas en la revisión, los autores del estudio proponen definir un GD como “una réplica digital consultable de un paciente, órgano o sistema biológico con información multidimensional específica del paciente que informa la toma de decisiones”.
Así mismo, proporcionan dos categorías de GD: los ideados para realizar simulaciones puntuales y los que permiten llevar a cabo monitorizaciones en tiempo real. En el primer caso, se trata de herramientas para predecir resultados en escenarios hipotéticos. Como ejemplo mencionan un modelo cardíaco en 3D en base a datos anatómicos y fisiológicos del paciente.
En la segunda categoría, el GD debe integrar datos agregados para poder predecir resultados a lo largo del tiempo, y el ejemplo que ofrecen es el de una representación de los bronquios de un paciente con asma en base a datos en tiempo real de dispositivos conectados, como inhaladores o espirómetros. De todos modos, los autores consideran que ambos modelos podrían fusionarse en el futuro para ofrecer lo mejor de cada combinación.
Referencia
Drummond D, Gonsard A. Definitions and Characteristics of Patient Digital Twins Being Developed for Clinical Use: Scoping Review.
J Med Internet Res. 2024;26:e58504. Published 2024 Nov 13.
doi:10.2196/58504
OAD-ES-AMG-0001
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