La ciencia ha tenido un interés constante por conseguir crear gemelos digitales. El primer caso fueron los “modelos virtuales vivientes” de la NASA para estudiar qué salió mal a bordo de la nave espacial Apolo 13. Este sistema supone también un paso adelante en la simulación de accidentes de coche o avión por ordenador.
La empresa Twin Health fundada por Jahangir Mohammed ha ido un paso más allá y ha creado un gemelo digital del cuerpo humano. La finalidad es diseñar avatares personalizados con los que probar la eficacia de ciertos tratamientos en pacientes. Los ensayos se han realizado con un modelo virtual que supuestamente padece diabetes tipo 2.
Uno de cada diez adultos tiene diabetes, la gran mayoría es tipo 2, así que la ciencia pretende trabajar de la mano de la tecnología para descubrir avances que mejoren la calidad de vida de estas personas.
Los gemelos virtuales cambiarán el tratamiento de las personas con diabetes
El tratamiento de la diabetes es simple: los médicos realizan análisis de sangre periódicamente y recetan la medicación adecuada para controlar el azúcar en sangre. Los pacientes lo deben compaginar con un control de su dieta, niveles de ejercicio adecuados e incluso una buena calidad del sueño. Pero el metabolismo de cada individuo es único.
Algunas características del cuerpo humano varían según las personas: el tiempo de respuesta a cambios de salud, la eficacia de ciertos medicamentos o los cambios en el comportamiento. Twin Health permite diseñar un paciente virtual mediante IA para crear un tratamiento personalizado.
Jahangir Mohammed se ha inspirado en el software del gemelo digital que utiliza Tesla para predecir fallos en sus automóviles, pero aplicado a la atención sanitaria. El director médico de Twin Health ha explicado que la herramienta permite obtener una precisión sin precedentes en el seguimiento, predicción y control de la diabetes, según ha informado Big Think.
Los gemelos digitales recogen datos de diferentes sensores: un monitor continuo de glucosa, una báscula inteligente que mide el peso y el porcentaje de grasa y sensores de frecuencia cardíaca, actividad, sueño y respiración. Los pacientes también deben informar de lo que han comido y los resultados de los últimos análisis de sangre a través de la app.
Twin Health genera un modelo virtual del metabolismo de cada persona mediante algoritmos y aprendizaje automático. El modelo es un clon del paciente y mostrará datos continuos en tiempo real para hacer predicciones sobre el nivel de azúcar en sangre.
El proyecto ha superado el ensayo clínico
La empresa ha probado su tecnología en un ensayo clínico con 232 gemelos digitales de personas con diabetes. Los niveles de azúcar en sangre de los pacientes cayeron del 9 al 6%. Los otros pacientes solo bajaron un 0,3%, pasando del 8,5 al 8,2%.
Los niveles de azúcar por debajo del 5,7% son normales para las personas sanas, entre el 5,7 y el 6,4% indica prediabetes y por encima del 6,5% es un signo claro de diabetes.
El ensayo clínico ha durado un año, por lo que no se han calculado los beneficios de los gemelos virtuales a largo plazo. Algunos avatares podrían dejar de analizar los datos que recopilan de forma correcta. De momento, el 73% de los pacientes del ensayo clínico que utilizaron Twin Health están en remisión de la diabetes tipo 2.
