LĂderes de pensamento
A IA na ĂĄrea da saĂșde deve pensar pequeno

Seis minutos apĂłs o inĂcio da missĂŁo da Apollo 13 Ă Lua, em 1970, seu tanque de oxigĂȘnio explodiu. O evento levou a NASA a desenvolver uma nova abordagem para prever possĂveis falhas em sua espaçonave. A abordagem dependia de dados contĂnuos de sensores, que entĂŁo alimentavam simulaçÔes digitais profundas, permitindo testes muito mais rigorosos de sistemas espaciais complexos. Foi o primeiro uso da tecnologia "gĂȘmeo digital".
Hoje, sistemas gĂȘmeos digitais sĂŁo usados ââem todos os setores para melhorar as operaçÔes e simular com precisĂŁo qualquer mudança em um sistema. Empresas de tecnologia como a Apple e a Tesla usam gĂȘmeos digitais para monitorar o desempenho do produto no campo e determinar se componentes especĂficos do sistema exigem manutenção.
GĂȘmeos digitais tambĂ©m tĂȘm sido usados ââna ĂĄrea da saĂșde, embora em grande parte em pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. Seu maior potencial, no entanto, estĂĄ no gerenciamento de doenças crĂŽnicas. Ao unir o aprendizado de mĂĄquina e a tecnologia da Internet das Coisas com a IA de gĂȘmeos digitais, uma abordagem que se originou com algo tĂŁo vasto quanto a exploração espacial tem o potencial de tornar a saĂșde verdadeiramente individualizada.
A digitalização dos cuidados tradicionais falhou
A medicina moderna fez movimentos incrementais em direção ao cuidado personalizado na Ășltima dĂ©cada, dando aos pacientes uma voz na tomada de decisĂ”es, e em direção Ă medicina de precisĂŁo por meio de avanços na pesquisa genĂŽmica. Ambos ajudaram a adaptar o cuidado ao indivĂduo, mas, na maior parte, nosso sistema de saĂșde adota uma abordagem de âgrande grupoâ para a prestação de cuidados.
Ă evidente na maneira como lidamos com doenças crĂŽnicas. Cada um dos 133 milhĂ”es de americanos que atualmente vivem com uma ou mais doenças crĂŽnicas Ă© colocado em um caminho de cuidados planejados â um regime de tratamento, uma dieta da moda, frequentemente uma sĂ©rie de medicamentos â e sua melhora Ă© medida em lotes de milhares de outros indivĂduos que compartilham sua condição.
Essa abordagem nĂŁo funcionou. Notoriamente, gastos dos EUA sobre diabetes, doenças cardĂacas e cĂąncer continua a aumentar, e o impacto da tecnologia sobre resultados e custos tem sido limitado. Na gestĂŁo digital de diabetes, perda de peso e outras condiçÔes, esse impacto tem sido um fator nĂŁo relevante.
Em março, um relatĂłrio publicado pela Instituto de Tecnologia em SaĂșde Peterson sublinhou essa falta de resultados sustentados. O relatĂłrio descobriu que todas as soluçÔes avaliadas tĂȘm desempenho ruim em engajamento e resultados ao longo do tempo. Como resultado, a perda de peso, a redução de A1C, a eliminação de medicamentos, a reversĂŁo do diabetes e os benefĂcios de saĂșde, bem-estar e econĂŽmicos dessas soluçÔes sĂŁo limitados e insustentĂĄveis.
Isso ocorre porque a maioria das soluçÔes apenas digitaliza um modelo ineficaz para o cuidado. Elas nĂŁo levam em conta as diferenças individuais. Cada pessoa traz seu prĂłprio conjunto de fatores culturais, biolĂłgicos, alimentares, comportamentais e ambientais que influenciam sua saĂșde em um nĂvel profundamente individual.
Passando de cuidados "personalizados" para cuidados individualizados
A IA do gĂȘmeo digital promete um afastamento do modelo. O nĂșcleo da tecnologia Ă© o conceito de que cada indivĂduo Ă© um N de um. O gĂȘmeo digital de um indivĂduo Ă© informado por uma medida contĂnua de suas variĂĄveis ââclĂnicas e comportamentais Ășnicas e usa esses dados para moldar a orientação de cuidados em direção Ă melhor e mais saudĂĄvel versĂŁo desse indivĂduo.
O poder da tecnologia dos gĂȘmeos digitais estĂĄ na atenção Ă s pequenas coisas â as coisas que comemos e fazemos â e como elas impactam nosso eu atual e futuro. Na prĂĄtica, os gĂȘmeos digitais podem prever com precisĂŁo o efeito que um jantar com bife terĂĄ na saĂșde metabĂłlica ou cardiovascular de uma pessoa especĂfica. Na medida em que o impacto pode ser negativo, os gĂȘmeos digitais podem oferecer maneiras de mitigar as repercussĂ”es. Pode sugerir uma caminhada de 10 minutos ou uma sobremesa alternativa. Em vez de sorvete, talvez seja pĂŁo de banana com iogurte grego e frutas vermelhas frescas ou simplesmente uma sequĂȘncia diferente.
Dessa forma, a IA digital twin pode mostrar a um indivĂduo o que o espera se ele permanecer em sua trajetĂłria atual e as grandes mudanças que podem ocorrer ao fazer pequenos ajustes ao longo do tempo. Mantenha sua rotina atual e vocĂȘ poderĂĄ parar de tomar metformina em trĂȘs semanas. Volte aos velhos hĂĄbitos e vocĂȘ pode esperar pegar uma recarga.
Ă uma tecnologia potente e, embora o seu impacto nos cuidados de saĂșde tenha sido amplamente reconhecido apenas em academia, estĂĄ começando a encontrar seu papel em casos de uso comercial. Em 2014, a Dassault Systemes e a FDA lançaram SIMULIA Coração Vivo, um projeto que trabalha com fabricantes de dispositivos para desenvolver e refinar dispositivos cardĂacos em um ritmo mais rĂĄpido. No inĂcio da pandemia, a OnScale's Projeto BreathEasy desenvolveu um gĂȘmeo digital dos pulmĂ”es de pacientes com COVID-19 para melhorar e otimizar o uso dos recursos de ventilação.
Pesquisadores mĂ©dicos tambĂ©m estĂŁo usando modelos de doenças de gĂȘmeos digitais para prever a eficĂĄcia de intervençÔes farmacĂȘuticas com base em processos biolĂłgicos complexos e extremamente individuais. Takeda Pharmaceuticals adotou a tecnologia para encurtar processos farmacĂȘuticos e fazer previsĂ”es realistas de entrada-saĂda para reaçÔes bioquĂmicas. Mais recentemente, os pesquisadores usaram a tecnologia de gĂȘmeos digitais para simular resultados de terapia e determinar o melhor tratamento para carcinoma orofarĂngeo com base no indivĂduo.
A gestão de doenças crÎnicas é a próxima fronteira
A artigo recente publicado na Nature afirma que gĂȘmeos digitais estĂŁo âprontos para fazer contribuiçÔes substanciaisâ ao tratamento do cĂąncer, especialmente no monitoramento da progressĂŁo da doença e na avaliação das respostas ao tratamento, que variam infamemente de indivĂduo para indivĂduo. O mesmo artigo analisa gĂȘmeos digitais cardĂacos alimentados por imagens, EHR, dados genĂ©ticos e vestĂveis contĂnuos, e seu potencial para prever eventos cardĂacos agudos.
Esses avanços darĂŁo lugar a tecnologias de saĂșde que mudarĂŁo vidas. Seu poder estĂĄ em um conceito central para seu propĂłsito: nada complexo Ă© estĂĄtico.
Isso Ă© especialmente verdadeiro para nossos sistemas biolĂłgicos. Um gĂȘmeo digital requer milhares de pontos de dados por dia, por indivĂduo, para realmente entender a interação entre a biologia, cultura, estilo de vida, preferĂȘncias e saĂșde de um indivĂduo. Alguns desses dados jĂĄ estĂŁo sendo capturados por wearables e aplicativos mĂłveis, mas sem um modelo que coloque esses dados no contexto do indivĂduo e sua jornada de cuidados, ele fica sem rumo.
No mundo do gerenciamento de doenças crĂŽnicas, as pequenas coisas podem rapidamente se tornar coisas grandes e fatais. E enquanto a saĂșde digital aumentou as esperanças dos pacientes com linguagem como âpersonalizaçãoâ, as ferramentas e abordagens que foram oferecidas Ă s pessoas nĂŁo abordaram suas necessidades e preferĂȘncias Ășnicas.
A IA digital twin vai virar essa abordagem de cabeça para baixo, nos ajudando a entender melhor e melhorar nossa saĂșde em um nĂvel profundamente personalizado. Ă uma tecnologia pronta para cumprir a promessa de cuidados individualizados.