Los sistemas virtuales permiten personalizar la asistencia sanitaria
La sanidad supone unos costes caros y crecientes para los países de todo el mundo. Los costes sanitarios representan alrededor del 10 % del PIB en los países de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos y aumentan entre un 7 y un 11 % cada año, impulsados en gran medida por el envejecimiento de la población y las enfermedades crónicas. En este contexto, la productividad del sector no se ha incrementado. «La sanidad no ha logrado aumentar su productividad porque sigue siendo intensiva en mano de obra y no ha adoptado la digitalización o la automatización como otros sectores en los últimos treinta a cuarenta años», afirma Balázs Benyó, catedrático del Departamento de Ingeniería de Control y Tecnologías de la Información de la Universidad de Tecnología y Economía de Budapest. Las soluciones personalizadas y de precisión en la asistencia sanitaria podrían ayudar a aliviar algunas de las crecientes presiones y mejorar la salud de los pacientes, sobre todo en cuidados intensivos. En el proyecto DCPM(se abrirá en una nueva ventana), financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie(se abrirá en una nueva ventana), Benyó y sus colegas crearon modelos de pacientes virtuales, gemelos digitales de los sistemas metabólico, cardiovascular y pulmonar humanos diseñados específicamente para guiar la toma de decisiones clínicas en la unidad de cuidados intensivos (UCI). «El objetivo es permitir una atención individualizada en la UCI en estas áreas básicas», explica Benyó.
Gemelos digitales para la medicina personalizada
Los gemelos digitales se utilizan mucho en la industria y la investigación científica como forma de modelar el comportamiento de los sistemas y desarrollar predicciones precisas sobre cómo optimizar su rendimiento. «Nuestros modelos cumplen esta función transformando con precisión los datos clínicos, a menudo insuficientes, para ofrecer una imagen fisiológica clara del estado del paciente», añade Benyó. Los modelos personalizados deben proporcionar predicciones precisas de respuestas específicas a diferentes opciones de tratamiento con datos relativamente limitados. La solución creada en DCPM es un método de modelización mínima, que capta las dinámicas clave que pueden identificarse con los datos disponibles. Estas capacidades pueden utilizarse en entornos clínicos para personalizar, optimizar y automatizar la asistencia, lo que reduce la carga y los costes y aumenta la productividad y los resultados.
Validación de modelos e implantación de sistemas
Entre los logros principales del equipo de DCPM figura la introducción de un tratamiento personalizado de control glucémico en la UCI del Hospital Universitario de Lieja (Bélgica). Este sistema se ha convertido en una empresa, Insilicare, y se utiliza en siete UCI belgas, así como en Malasia, Hungría y Nueva Zelanda. El equipo validó un modelo cardiovascular mínimo y su capacidad para predecir con exactitud el gasto cardíaco y la hemodinámica en el shock séptico. Ahora está comenzando sus primeros ensayos clínicos centrados en la validación. Los investigadores también elaboraron y validaron un marco de modelización multiescala de la mecánica pulmonar para guiar la ventilación mecánica invasiva y con respiración espontánea, que necesitan hasta el 80 % de todos los pacientes de la UCI. «En la actualidad, se está probando en múltiples formas en Bélgica, China, Malasia y Nueva Zelanda, y se ha ampliado a aplicaciones extrahospitalarias para enfermedades respiratorias crónicas», señala Benyó. Otros logros incluyen el desarrollo de un método de medición de la glucemia mediante ondas electromagnéticas; modelos de redes neuronales que predicen la variabilidad futura de la sensibilidad a la insulina de los pacientes; un novedoso sistema de sensores respiratorios pasivos; y múltiples dispositivos no invasivos de coste ultrabajo para cuidados en UCI y ambulatorios, como sensores de oxígeno en sangre.
Integración en los sistemas sanitarios europeos
Para varios de los sistemas de DCPM se están comenzando los ensayos clínicos, mientras que los gemelos digitales de mecánica pulmonar avanzan hacia su asimilación y adopción en las vías asistenciales. «Las tres áreas están bien encaminadas en cuanto a regulación y primeros pasos de comercialización», afirma Benyó. Las colaboraciones de investigación prolongadas establecidas en el proyecto también han ampliado la investigación a otras áreas, como el tratamiento de reconocimiento de emociones para el trastorno del espectro autista y la administración de nutrición personalizada.
