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22/09/2025

Qué son los gemelos digitales, el gran avance de la IA para curar enfermedades antes de que aparezcan los síntomas

Fuente: telam

El procesamiento de miles de datos clínicos y genéticos permite que los nuevos modelos computacionales anticipen riesgos y ayuden a definir tratamientos a la medida de cada paciente

>Gracias a la IA, en un futuro muy cercano será posible anticipar enfermedades y recomendar el tratamiento ideal para cada paciente, incluso antes de que enferme.

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.

Laboratorios y centros de investigación ya están probando estos sistemas computacionales, que combinan registros clínicos, análisis genéticos, imágenes biomédicas y métricas de dispositivos portátiles.

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.

Según define Stanford Medicine, un gemelo digital médico es “una representación digital de un paciente que se actualiza continuamente con datos reales, provenientes de fuentes que van desde exámenes de laboratorio y resultados de imagenología, hasta dispositivos de monitoreo portátil y perfiles genéticos”.

En un artículo publicado en julio de este año en Esta estructura es la base que diferencia un gemelo digital real de simples modelos predictivos convencionales.

De este modo, los gemelos digitales facilitan la personalización de las terapias: al permitir simulaciones precisas sobre la respuesta a distintos medicamentos o intervenciones, abren la posibilidad de una medicina individualizada y preventiva.

La utilización de gemelos digitales en medicina contribuye a:

    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:

      La implementación de gemelos digitales médicos plantea interrogantes en torno a la ética, la privacidad de los datos, y la relación médico-paciente. El avance de esta tecnología demanda marcos regulatorios robustos y estrategias de validación dirigidas a garantizar tanto la seguridad como la transparencia.

      Sadée afirma que “la confianza es clave al introducir gemelos digitales en la medicina. Para que estos modelos sean útiles, necesitamos marcos de prueba rigurosos que evalúen su precisión, fiabilidad e incertidumbre”. La validación debe ser técnica y, además, incluir la participación activa de médicos y pacientes, quienes deben comprender el alcance, las limitaciones y el grado de fiabilidad de los modelos predictivos.

      Otro punto clave es el manejo del consentimiento informado y la gestión de la responsabilidad en caso de errores derivados de predicciones automatizadas. Sadée formula preguntas fundamentales: “¿Cómo gestionamos el consentimiento del paciente cuando estos modelos se actualizan continuamente con nueva información? ¿Cómo garantizamos la privacidad y seguridad de los datos, a la vez que permitimos obtener información valiosa? ¿Quién es el responsable final si una predicción basada en IA resulta en un error?

      Como publicó El profesor Eran Segal, líder del proyecto, destacó: “El modelo asigna puntuaciones a cada sistema corporal y compara estos valores con los esperados para la edad cronológica, el sexo y el índice de masa corporal del participante”.

      El objetivo es que, en el futuro, cada persona pueda acceder a una “trayectoria de salud” personalizada y que la medicina logre adelantarse años a posibles enfermedades, reduciendo el ensayo y error en la elección de tratamientos.

      Fuente: telam

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