Una IA crea gemelos digitales de pacientes para predecir su salud en el futuro

Una nueva herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que puede crear representaciones virtuales de pacientes y predecir trayectorias de salud individuales, ha sido mencionada como un posible punto de inflexión para el sector de los ensayos clínicos y la prevención de la salud.

Investigadores de la Universidad de Melbourne, en Australia, han presentado un aporte innovador en el campo de la salud personalizada: se trata de una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) llamada DT‑GPT, que genera “gemelos digitales” de pacientes, en forma de "réplicas virtuales" que representan su historial clínico, con el objetivo de anticipar cómo podrían evolucionar sus indicadores de salud a futuro.

Anticipando trayectorias de salud

La tecnología se fundamenta en un modelo de IA que fue entrenado con datos de historia clínica electrónica, incluyendo resultados de laboratorio, diagnósticos y tratamientos de miles de pacientes, según detallan los científicos en un estudio publicado en la revista npj Digital Medicine.

A partir de esta base informativa, DT-GPT puede simular trayectorias individuales de salud: por ejemplo, en el caso de pacientes ingresados en unidades de cuidados intensivos, los profesionales lograron predecir con el aporte de esta herramienta los niveles de magnesio, saturación de oxígeno y frecuencia respiratoria, durante 24 horas a partir de los datos del día anterior.

En el marco de la investigación, el rendimiento de DT-GPT fue analizado a partir de tres tipos de datos clínicos: pacientes con cáncer de pulmón, personas en unidades de cuidados intensivos y pacientes con Alzheimer. La IA procesa la historia médica del paciente y genera múltiples “trayectorias” posibles o simulaciones de cómo podrían cambiar sus variables clínicas en el tiempo.

De la medicina reactiva a la predictiva

Posteriormente, los especialistas pueden extraer escenarios y factores que influyan en el resultado a futuro, algo que permite al clínico plantear intervenciones de forma anticipada, con un potencial impacto positivo en la salud del paciente. En comparación con 14 modelos convencionales de aprendizaje automático, DT-GPT logró una mejora considerable en el promedio de errores, además de mantener la distribución y correlación de variables clínicas de forma muy cercana a los datos reales.

"Esta tecnología allana el camino para un cambio de la medicina reactiva a la predictiva y personalizada. Podría permitir a los médicos anticipar si la salud de sus pacientes se deteriorará, para poder intervenir antes. También podría utilizarse para predecir los efectos secundarios negativos de los fármacos, lo cual permitiría a los médicos adaptar los planes de tratamiento a las características únicas y al historial médico de cada paciente”, indicó en una nota de prensa el profesor Michael Menden, uno de los autores del estudio.

Además, una característica destacada es su capacidad para generar predicciones de variables clínicas que no fueron incluidas específicamente en su entrenamiento, simplemente basándose en su conocimiento general y los datos históricos del paciente. En consecuencia, se transforma en una ayuda de gran valor a la hora de planificar tratamientos e intervenciones.