22 de septiembre de 2025
CIENCIA
Gemelos Digitales: la herramienta clave de IA para la prevención de enfermedades
El avance, acelerado por los últimos conocimientos en inteligencia artificial, promete, para muchos científicos, una revolución en la medicina comparable a la secuenciación del genoma.
Los gemelos digitales funcionan como réplicas virtuales de cada persona, donde toman sus datos de salud, hábitos y genética, y lo usan para simular cómo evolucionaría un paciente ante distintas amenazas y terapias.
Laboratorios y centros de investigación ya están probando estos sistemas computacionales, que combinan registros clínicos, análisis genéticos, imágenes biomédicas y métricas de dispositivos portátiles.
“Los modelos virtuales de pacientes pueden predecir resultados de salud, simular tratamientos y respaldar la toma de decisiones clínicas”, resumió Christoph Sadée, especialista del Centro de Investigación en Informática Biomédica de la Universidad de Stanford.
El alcance de los gemelos digitales fue abordado en la última edición del newsletter de Singularity Chile, la delegación regional de Singularity University, una organización global fundada en Silicon Valley en 2008, dedicada a capacitar líderes y organizaciones en nuevas tecnologías.
Los expertos postularon que la convergencia de inteligencia artificial, biotecnología y el manejo masivo de datos permite hacer realidad hoy un futuro que parecía reservado a la ciencia ficción.
En un artículo publicado en julio de este año en The Lancet Digital Health, un equipo internacional de investigadores señaló que los gemelos digitales médicos no son solo modelos computacionales, sino un sistema que integra cinco pilares esenciales:
-El paciente real
-La conexión y fusión de datos (clínicos, de imagen, genéticos, etc.);
-El paciente in silico (modelo virtual);
-La interfaz que permite la interacción con médicos y pacientes;
-La sincronización continua de datos entre el mundo real y el virtual.
Por último, el funcionamiento de los gemelos digitales depende de varios elementos técnicos y procedimentales, que actúan en conjunto para ofrecer un modelo actualizado y confiable.
Según destaca Stanford Medicine, los principales componentes y tecnologías involucrados son:
-El paciente físico. Un individuo real cuyas métricas y datos se recopilan continuamente.
-Conexión y armonización de datos. Sistemas que integran información clínica, genética, de dispositivos portátiles y de imagen.
-Paciente “in silico”. Modelo digital que simula procesos biológicos, evolución de enfermedades y efectos de diferentes tratamientos.
-Interfaz de interacción. Plataforma intuitiva, posiblemente sustentada por IA, que permite a los médicos interactuar con el modelo, recibir recomendaciones y consultar el grado de confianza de las predicciones.
-Sincronización continua. Las actualizaciones automáticas del gemelo digital reflejan en tiempo real cualquier cambio en el paciente real.
-Tecnologías clave. Inteligencia artificial, que alimenta el aprendizaje constante de los modelos y su capacidad predictiva. Modelado mecanicista, que emplea principios matemáticos y biológicos para garantizar interpretabilidad y rigor clínico. Herramientas de validación y seguimiento, críticas para la precisión y la confianza.