Un gemelo digital para salvarte la vida

Esta tecnología comienza a intervenir en los desafíos de la salud pública. «Para un paciente con una enfermedad determinada tenemos un conjunto de variables de información disponible (genética, corporal, ambiental, socioeconómica, deportiva...) que se manda a un sistema de inteligencia artificial (IA). Una vez procesado pasa a un gemelo digital asociado al paciente para examinar su salud y hacer medicina de precisión, el horizonte al que avanzamos», aseguró Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Granada, durante unas jornadas celebradas en la Fundación Ramón Areces, de Madrid. ¿Por qué es diferente un gemelo digital en el ámbito médico? «Imaginemos un brazo artificial, que es una parte muy pequeña del cuerpo humano. Su diseño implica toda la interacción física, la sensorial, la reproducción de alta fidelidad del brazo real y la integración de un sistema de control, entre otros aspectos. Necesita la precisión máxima, la potencia, el aprendizaje continuo. Es mucho más complicado trabajar con algo del cuerpo humano que con un objeto o una ciudad».

En esta complejidad, donde interviene «una cantidad inmensa» de células que nacen, mueren y se transforman, se ensaya con piezas del organismo y no con el cuerpo entero, porque la dificultad de reproducirlo fielmente se multiplica cuanto más grande sea el área. «Queremos saber lo que antes era impredecible. Pero no podemos meter todos los datos de nuestro cuerpo en un modelo porque entonces sería tan complejo como el propio cuerpo», reflexiona Guido Caldarelli, físico del Departamento de Ciencias Moleculares y Nanosistemas de la Universidad Ca' Foscari de Venecia (Italia).

«Cuanto más grande y preciso, menos manejable. Debemos preguntarnos qué queremos conseguir y reducir el número de parámetros al objetivo. Por ejemplo, el cerebro, los pulmones o una pierna. El cuerpo es un todo y no se puede curar una parte y olvidarnos del resto, pero podemos determinar los límites de la actividad que queremos estudiar con el modelo».

En sus estudios en la Johns Hopkins, Trayanova se centra en el corazón, en el que busca arritmias (alteraciones eléctricas del ritmo cardíaco, «como un huracán que no para de dar vueltas»). «Predecir una arritmia es un gran problema en la práctica clínica», afirma la ingeniera, que en su primer estudio utilizó «supercomputadores» con 61 pacientes que previamente fueron sometidos a resonancias magnéticas. «Con los gemelos digitales se puede reproducir el órgano con las imágenes y bombearlo para detectar la causa».

En la práctica se construye una imagen del corazón del paciente en la pantalla del ordenador, que ahora es «un portátil normal». A ese modelo se le aplican las señales eléctricas típicas del pulso «para ver cómo se propagan las ondas y dónde se quedan atrapadas. Justo ahí hay que quemar y el resultado se proyecta en la pantalla de quien realiza la intervención», describe Trayanova, que espera que en el futuro el sistema esté instalado en cualquier hospital, donde un «doctor sacará el gemelo digital del paciente como ahora su historial clínico y el resto de sus datos. Los de ingeniería le indicarán al médico dónde poner el catéter. Ahora el cardiólogo introduce la sonda y va a ojo, buscando dónde realizar la cirugía, pero con un gemelo digital podría planificarla antes. Que sea personalizada para cada uno».

Ahora bien, hay consideraciones éticas. ¿Puede un aparato decidir por sí solo qué hacerle a un humano sin que medie el conocimiento de otra persona? ¿Puede el médico delegar la responsabilidad en un algoritmo? «Son los humanos los que tienen que tomar la decisión. No es aceptable la autonomía tecnológica en situaciones médicas», afirma Herrera. Aunque, advierte, «el ojo clínico puede ser asistido por la IA, y a partir de esas recomendaciones tomar las decisiones».

Para fabricar una «réplica virtual de cualquier artefacto en el mundo físico con capacidad para predecir», como lo define Herrera, se deben respetar tres características básicas. «Debe ser reprogramable, para que sea exitoso si la situación cambia; modular, que pueda reproducir sistemas complejos; y responsable, que deje un rastro del efecto que produce», sostiene Caldarelli, que ensaya con modelos para prótesis de ortodoncia y cómo se desarrollará la dentición en los niños con datos de la estructura facial. «Como tenemos distintos órganos que interactúan entre sí, y circula la sangre entre todos, se puede pensar en desarrollar una cadena de gemelos digitales para cada paciente».

Estas duplicaciones virtuales se encaminan hacia cinco tipos de modelos. «El transversal reproduce en imágenes una función o partes del cuerpo en un determinado momento, mientras que el deductivo hace una copia en tiempo cero para compararlo con el original y predecir su evolución», define Luigi Occhipinti, director de investigación en Smart Electronics de la Universidad de Cambridge. «El modelo editable permite modificar una réplica de una parte del cuerpo y predecir el impacto de una intervención, tratamiento, trasplante o fármaco; el modelo evolutivo incluye la exposición del entorno, como los hábitos de vida y la meteorología; y el modelo explicable revela los signos psicológicos del sistema para que los humanos lo entendamos».

En los experimentos de Occhipinti, los gemelos digitales se combinan con «sensores instalados en el esqueleto para la locomoción, en los músculos para los impulsos y en la piel para las microvibraciones», cuenta el ingeniero electrónico. «Sirve incluso para practicar yoga y así asegurarse una postura correcta», indica. Otros desarrollos del laboratorio de Cambridge son exoesqueletos modulares para los que empiezan a perder fuerza muscular por la edad, que a veces solo necesitan reforzar una articulación; artefactos textiles de respirometría para medir el consumo metabólico; o asistentes del habla que convierten señales en palabras para los que salen de un ictus.

Los retos pasan por desarrollar implementos seguros, ligeros y con una latencia corta mientras se envían los datos. También se deben procesar las bases de datos y etiquetar las imágenes para que sean clasificadas por síntomas y enfermedades, y así hacerlas reconocibles para el sistema. «Requiere mucho tiempo y conocimiento experto», dice Occhipinti. «Acabamos de publicar un estudio con una prenda, parecida a una bufanda hecha con grafeno, que tiene sensores en la tela», indica. «Analiza el patrón de la respiración, reconoce las señales que se corresponden con una respuesta sana, que es nasal por la noche, y lo diferencia del que respira por la boca, o si ronca o no. Detecta el rechinamiento de dientes (bruxismo) y la apnea del sueño, una enfermedad de riesgo que requiere técnicas invasivas para diagnosticarlo. Ahora los pacientes se tienen que quedar toda la noche en el hospital conectados a cables, que en niños puede ser imposible de hacer. Pero con este sistema se puede monitorizar mientras duerme».

Los gemelos digitales podrían ayudar en el mundo a los 41 millones de personas que cada año mueren de enfermedades cardiovasculares, a los 1.600 millones mayores de 65 años, y a los 2.500 millones de adultos que sufren obesidad y sobrepeso, calcula Occhipinti. Pero no se trata sólo de salvar vidas. Con ellos se podría rescatar un modelo de asistencia como el español. «En España tenemos acceso universal a la medicina. Para que sea sostenible en el futuro hay dos vías: mejorar la calidad con menos margen de error y reducir los costes», reflexiona Herrera.

«En ambos desafíos, los gemelos digitales, la inteligencia artifial y otras tecnologías podrían buscar ese equilibrio para mantener el sistema sostenible de la sanidad universal». «Se abre la posibilidad de curar a más personas al mismo coste», resume Caldarelli.