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‘Gemelos digitales’ en la diabetes tipo 2: España puede liderar su implantación
Endocrinología soniamoreno Vie, 25/04/2025 - 12:55 XXXVI Congreso Nacional de la FSED “Los gemelos digitales no son ciencia ficción, ya están aquí. Y, en el caso de la diabetes tipo 2, hemos demostrado que es posible modelar la evolución clínica de los pacientes utilizando modelos predictivos (conocidos como gemelos digitales) basados en inteligencia artificial (IA) aplicada a datos reales”, tal y como asegura Alexandre Perera i Lluna, del Institut de Recerca e Innovació en Salut (IRIS) y de la Universitat Politècnica de Catalunya, que participa en una mesa monográfica sobre el desembarco de la IA en el manejo de la diabetes, en el marco del XXXVI Congreso Nacional de la Fundación de la SED.Esta investigación, que se realiza en colaboración con Josep Franch, del SIDIAP y Dídac Mauricio, del Hospital de Sant Pau, se sustenta en el desarrollo de modelos parecidos a cómo se construye el chatGPT, pero no de lenguaje natural sino ajustados directamente sobre una codificación de datos de atención primaria (AP). Para ello, se usan los datos de 250.000 pacientes en seguimiento durante 5 años.Estos modelos predictivos también permiten, a partir de datos iniciales de un paciente, predecir cuales serían las siguientes interacciones con el sistema de salud, en términos de aparición de comorbilidades, valores de control glicémico o, incluso, prescripción médica. Un giro radical en DT2Según Perera i Lluna, “los gemelos digitales pueden aportar un cambio radical en la forma en la que actualmente abordamos la diabetes tipo 2, al permitir una predicción personalizada de la evolución clínica de cada paciente”.A partir de los datos recogidos en la historia clínica (como analíticas, diagnósticos previos, tratamientos), estos modelos pueden simular cómo podría evolucionar un paciente en distintos escenarios. De esta manera, por ejemplo, “se podría anticipar la aparición de complicaciones o la pérdida del control glucémico, ajustar el tratamiento con mayor precisión o planificar intervenciones preventivas”, afirma. La mujer con diabetes, ‘un agujero negro’ en la investigación , El abordaje de la diabetes mira hacia al futuro, pero no olvida los retos clásicos , La inmunoterapia, nuevo paradigma para tratar la diabetes tipo 1 Esos recursos ya han pasado de ser una promesa a convertirse en una realidad. “Se cuenta con la tecnología necesaria, los modelos están desarrollados Tiene experiencia positiva con modelos de IA que permiten predecir de forma personalizada la evolución y comorbilidades de personas con diabetes tipo 2. Off Redacción Off
“Los gemelos digitales no son ciencia ficción, ya están aquí. Y, en el caso de la diabetes tipo 2, hemos demostrado que es posible modelar la evolución clínica de los pacientes utilizando modelos predictivos (conocidos como gemelos digitales) basados en inteligencia artificial (IA) aplicada a datos reales”, tal y como asegura Alexandre Perera i Lluna, del Institut de Recerca e Innovació en Salut (IRIS) y de la Universitat Politècnica de Catalunya, que participa en una mesa monográfica sobre el desembarco de la IA en el manejo de la diabetes, en el marco del XXXVI Congreso Nacional de la Fundación de la SED.
Esta investigación, que se realiza en colaboración con Josep Franch, del SIDIAP y Dídac Mauricio, del Hospital de Sant Pau, se sustenta en el desarrollo de modelos parecidos a cómo se construye el chatGPT, pero no de lenguaje natural sino ajustados directamente sobre una codificación de datos de atención primaria (AP). Para ello, se usan los datos de 250.000 pacientes en seguimiento durante 5 años.
Estos modelos predictivos también permiten, a partir de datos iniciales de un paciente, predecir cuales serían las siguientes interacciones con el sistema de salud, en términos de aparición de comorbilidades, valores de control glicémico o, incluso, prescripción médica.
Un giro radical en DT2
Según Perera i Lluna, “los gemelos digitales pueden aportar un cambio radical en la forma en la que actualmente abordamos la diabetes tipo 2, al permitir una predicción personalizada de la evolución clínica de cada paciente”.
A partir de los datos recogidos en la historia clínica (como analíticas, diagnósticos previos, tratamientos), estos modelos pueden simular cómo podría evolucionar un paciente en distintos escenarios. De esta manera, por ejemplo, “se podría anticipar la aparición de complicaciones o la pérdida del control glucémico, ajustar el tratamiento con mayor precisión o planificar intervenciones preventivas”, afirma.