La inteligencia artificial en la atención médica debería pensar en pequeño

Seis minutos después del lanzamiento de la misión Apolo 13 a la luna en 1970, su tanque de oxígeno explotó. El evento llevó a la NASA a desarrollar un nuevo enfoque para predecir posibles fallos en sus naves espaciales. El enfoque se basó en datos de sensores continuos, que luego alimentaron simulaciones digitales profundas, lo que permitió una prueba más rigurosa de sistemas complejos de vuelo espacial. Fue el primer uso de la tecnología de “gemelo digital”.

Hoy en día, los sistemas de gemelos digitales se utilizan en various industrias para mejorar las operaciones y simular con precisión cualquier cambio en un sistema. Las empresas de tecnología como Apple y Tesla utilizan gemelos digitales para monitorear el rendimiento de los productos en el campo y determinar si los componentes específicos del sistema requieren mantenimiento.

Los gemelos digitales también se han utilizado en la atención médica, aunque en gran medida en la investigación y desarrollo de medicamentos. Sin embargo, su mayor potencial radica en el manejo de enfermedades crónicas. Al combinar el aprendizaje automático y la tecnología de Internet de las cosas con la inteligencia artificial de gemelos digitales, un enfoque que se originó con algo tan vasto como la exploración espacial tiene el potencial de hacer que la atención médica sea verdaderamente individualizada.

La digitalización de la atención tradicional ha fallado

La medicina moderna ha realizado avances incrementales hacia la atención personalizada en la última década al dar a los pacientes una voz en la toma de decisiones y hacia la medicina de precisión a través de los avances en la investigación genómica. Ambos han ayudado a adaptar la atención al individuo, pero en gran medida, nuestro sistema de atención médica adopta un enfoque de “gran grupo” para la entrega de la atención.

Esto es evidente en la forma en que manejamos las enfermedades crónicas. Cada uno de los 133 millones de estadounidenses que actualmente viven con una o más enfermedades crónicas se somete a una ruta de atención planificada – un régimen de tratamiento, una dieta de moda, a menudo una serie de medicamentos – y su mejora se mide en lotes de miles de otras personas que comparten su condición.

Este enfoque no ha funcionado. Notoriamente, el gasto de EE. UU. en diabetes, enfermedades cardíacas y cáncer sigue aumentando, y el impacto de la tecnología en los resultados y los costos ha sido limitado. En la gestión digital de la diabetes, la pérdida de peso y otras afecciones, ese impacto ha sido un factor no significativo.

En marzo, un informe publicado por Peterson Health Technology Institute subrayó esta falta de resultados sostenidos. El informe encontró que todas las soluciones evaluadas funcionan mal en la participación y los resultados a lo largo del tiempo. Como resultado, la pérdida de peso, la reducción de A1C, la eliminación de medicamentos, la reversión de la diabetes y los beneficios para la salud, el bienestar y la economía de estas soluciones son limitados y no sostenibles.

Esto se debe a que la mayoría de las soluciones simplemente digitalizan un modelo ineficaz de atención. No tienen en cuenta las diferencias individuales. Cada persona aporta su propio conjunto de factores culturales, biológicos, dietéticos, de comportamiento y ambientales que influyen en su salud a un nivel profundamente individual.

Pasando de la atención “personalizada” a la atención individualizada

La inteligencia artificial de gemelos digitales promete una salida del modelo. Central a la tecnología es el concepto de que cada individuo es un “N de uno”. El gemelo digital de un individuo está informado por una medición continua de sus variables clínicas y de comportamiento únicas, y utiliza esos datos para dar forma a la orientación de la atención hacia la mejor y más saludable versión de ese individuo.

El poder de la tecnología de gemelos digitales radica en su atención a las pequeñas cosas – las cosas que comemos y hacemos – y cómo impactan nuestra salud actual y futura. En la práctica, los gemelos digitales pueden predecir con precisión el efecto que una cena de bistec tendrá en la salud metabólica o cardiovascular de una persona específica. En la medida en que ese impacto pueda ser negativo, los gemelos digitales pueden ofrecer formas de mitigar las consecuencias. Puede sugerir un paseo de 10 minutos o un postre alternativo. En lugar de helado, tal vez sea pan de nueces con yogur griego y frutas frescas o simplemente una secuencia diferente.

De esta manera, la inteligencia artificial de gemelos digitales puede mostrar a un individuo qué le depara si sigue su trayectoria actual y los grandes cambios que pueden ocurrir al hacer ajustes pequeños con el tiempo. Mantenga su rutina actual y podrá dejar de tomar metformina en tres semanas. Recaiga en viejos hábitos y podrá esperar recoger un recambio.

Es una tecnología potente, y aunque su impacto en la atención médica ha sido reconocido en gran medida solo en academia, está comenzando a encontrar su papel en casos de uso comerciales. En 2014, Dassault Systemes y la FDA lanzaron SIMULIA Living Heart, un proyecto que trabaja con fabricantes de dispositivos para desarrollar y perfeccionar dispositivos cardíacos a un ritmo más rápido. Al comienzo de la pandemia, OnScale’s Project BreathEasy desarrolló un gemelo digital de los pulmones de los pacientes con COVID-19 para mejorar y optimizar el uso de los recursos de ventilador.

Los investigadores médicos también están utilizando modelos de enfermedades de gemelos digitales para predecir la eficacia de las intervenciones farmacéuticas basadas en procesos biológicos complejos y extremadamente individuales. Takeda Pharmaceuticals ha adoptado la tecnología para acortar los procesos farmacéuticos y hacer predicciones realistas de entrada-salida para reacciones bioquímicas. Más recientemente, los investigadores utilizaron la tecnología de gemelos digitales para simular los resultados del tratamiento y determinar el mejor tratamiento para el carcinoma de orofaringe basado en el individuo.

El manejo de enfermedades crónicas es la próxima frontera

Un artículo reciente publicado en Nature afirma que los gemelos digitales están “en condiciones de hacer contribuciones sustanciales” a la atención del cáncer, especialmente en el monitoreo de la progresión de la enfermedad y la evaluación de las respuestas al tratamiento, que infamemente varían de persona a persona. El mismo artículo analiza los gemelos digitales cardíacos alimentados por imágenes, registros electrónicos de salud, datos genéticos y datos de dispositivos portátiles continuos, y su potencial para predecir eventos cardíacos agudos.

Estos avances darán lugar a tecnologías de atención médica que cambiarán la vida. Su poder radica en un concepto central a su propósito: nada complejo es estático.

Esto es especialmente cierto de nuestros sistemas biológicos. Un gemelo digital requiere miles de puntos de datos por día, por individuo, para comprender verdaderamente la interacción entre la biología de un individuo, la cultura, el estilo de vida, las preferencias y la salud. Algunos de estos datos ya se están capturando con dispositivos portátiles y aplicaciones móviles, pero sin un modelo que ponga esos datos en el contexto del individuo y su trayectoria de atención, carecen de rumbo.

En el mundo del manejo de enfermedades crónicas, las pequeñas cosas pueden convertirse rápidamente en grandes cosas, amenazantes para la vida. Y aunque la salud digital ha levantado las esperanzas de los pacientes con frases como “personalización”, las herramientas y enfoques que se les han ofrecido a las personas no han abordado sus necesidades y preferencias únicas.

La inteligencia artificial de gemelos digitales cambiará este enfoque de arriba a abajo al ayudarnos a comprender y mejorar nuestra salud a un nivel profundamente personalizado. Es una tecnología en condiciones de cumplir con la promesa de la atención individualizada.