La gama de opciones terapéuticas para el tratamiento del cáncer a lo largo del recorrido del paciente es diversa., incluyendo cirugía, radioterapia, quimioterapia, terapia hormonal o dirigida, inmunoterapia o cuidados paliativos. Estas decisiones pueden alterar realmente las medidas de resultados informadas por los pacientes., los efectos sobre la calidad de vida y la independencia, la recurrencia del cáncer y los efectos secundarios a corto y largo plazo. Modelar estos resultados potenciales junto con el riesgo de mortalidad para brindar una atención personalizada y optimizada puede parecer una apuesta arriesgada en el ámbito de la atención médica, pero tenemos la oportunidad de aprender de otras industrias y dominios de la ingeniería para hacerlo y convertirlo en una herramienta viable para la medicina del mañana.
El concepto de gemelo digital surgió de la NASA a principios de la década de 2000 y ahora es un elemento básico de las industrias de ingeniería, automotriz y aeroespacial. Un gemelo digital es una representación virtual que sirve como contraparte digital en tiempo real de un objeto físico o, en el caso de imágenes médicas, del paciente. En el caso de los datos de los pacientes, se puede utilizar un enfoque de gemelo digital para anticipar las respuestas al tratamiento de un paciente individual, así como para ayudar en estudios a nivel de población a identificar cómo es la salud 1.
El enfoque de imágenes de gemelos digitales también permite el seguimiento y la modificación en tiempo real de las intervenciones en función de las respuestas de los pacientes y la planificación de intervenciones quirúrgicas mediante el desarrollo del seguimiento físico de pacientes complejos. Esta información será invaluable para el futuro de la medicina de precisión, mejorando la toma de decisiones clínicas, el desarrollo de medicamentos y mejorando nuestro conocimiento fundamental sobre enfermedades que cambian la vida.
El valor real de una imagen gemela digital estará en el mejor diagnóstico, seguimiento y tratamiento personalizado para los pacientes. Permitir a los médicos manejar grandes cantidades de datos de pacientes puede permitir una atención más eficaz y la simulación de paradigmas de tratamiento. Sin embargo, esto depende de la calidad y la coherencia de los informes de datos. Estamos a un paso de la utilización cotidiana de gemelos digitales en nuestros sistemas de atención sanitaria y hay varios desafíos que superar.
La creación de imágenes de gemelos digitales depende de la calidad de los datos y de la precisión de la información introducida en el sistema. Además, existen desafíos en torno a la gestión de datos, el diseño de algoritmos, la seguridad y privacidad de los datos y consideraciones éticas que deben superarse.
Para el mejor diseño de algoritmos, el registro preciso de datos de pacientes existentes y estudios de gran población como el biobanco del Reino Unido proporcionarán las bases para esto y nos permitirán comprender como comunidad clínica y científica la importancia reflexiva de los resultados clínicos, la multiómica, los biomarcadores de imágenes, los datos relacionados con los pacientes, las circunstancias de los pacientes como los antecedentes socioeconómicos y los resultados de los procedimientos médicos que deben comprenderse para crear los gemelos digitales más efectivos.
En el contexto de la imagenología médica, Esto puede incluir proporcionar esta información desde muchas fuentes, como la combinación de imágenes por resonancia magnética (IRM), tomografía por emisión de positrones (PET), ecografía y tomografía computarizada (TC). Sin embargo, a pesar del progreso significativo en la segmentación basada en IA, la enorme cantidad de tiempo requerida para la segmentación manual o incluso semiautomática de algunos órganos y lesiones difíciles de delinear (es decir, cáncer de páncreas, cáncer de cabeza y cuello) para la extracción de biomarcadores de imágenes de estas modalidades representa una barrera clara para el uso de un enfoque de gemelo digital.
La radiómica es un método que extrae una gran cantidad de características de las imágenes médicas para permitir a los médicos mejorar los datos existentes disponibles. La radiómica permite que la inteligencia artificial analice imágenes multimodales proporcionando información detallada y precisa sobre la forma, la intensidad de los píxeles, la textura y también el filtrado de imágenes para ayudar en el proceso de decisión del diagnóstico y estimar factores de pronóstico 3.
Es esta precisión de automatización la que significa La radiómica es el socio ideal para el enfoque del gemelo digital para el futuro de la atención médica, proporcionando un análisis automatizado de los cambios en el tamaño, la forma y la textura del tumor junto con cambios en la composición corporal, como la pérdida de músculo y grasa, que pueden indicar cambios en el riesgo de mortalidad a través del desarrollo de caquexia.
Si bien la radiómica puede proporcionar la columna vertebral para acelerar la segmentación y el procesamiento de imágenes médicas, especialmente en biomarcadores de imágenes que se están probando actualmente, la forma en que estos biomarcadores de imágenes podrían alterarse con intervenciones clínicas aún es un trabajo en progreso.
Se necesitan más estudios de evidencia del mundo real (RWE) y metanálisis sobre la literatura existente para poder generar vínculos procesables entre la radiómica y los puntos finales clínicos, lo que permite la creación de paneles de biomarcadores de imágenes que se puedan usar de forma rutinaria en el manejo de pacientes con cáncer dentro del sistema de atención médica.
La tecnología de imágenes gemelas digitales será un elemento clave para los radiólogos del futuro, ofreciendo una representación virtual dinámica que complementará los sistemas físicos en tiempo real. El desarrollo de gemelos digitales traerá consigo avances en la práctica clínica, ya que permitirá realizar predicciones específicas para cada paciente, como la prevención, el diagnóstico de enfermedades y la personalización del tratamiento. La capacidad de la radiología para generar enormes cantidades de datos a partir de diversas modalidades, como la tomografía computarizada y la resonancia magnética, también será clave en la creación de estos gemelos digitales.
Los radiólogos podrán utilizar imágenes de gemelos digitales para realizar predicciones más precisas, mejorar la planificación del tratamiento y evaluar la respuesta terapéutica de forma individualizada. Además, la obtención de imágenes con gemelos digitales no solo optimizará el rendimiento clínico y hospitalario, sino que también se utilizará en la investigación, el desarrollo de nuevos dispositivos médicos y la formación. Aunque existen desafíos técnicos y éticos, como la integración de datos y la creación de un marco regulatorio adecuado, los beneficios potenciales de esta tecnología (incluida la mejora de la precisión diagnóstica y del tratamiento sin intervenir en pacientes reales) la convierten en una herramienta poderosa para el futuro de la radiología.
La importancia de las tecnologías de imágenes de gemelos digitales en el futuro de la medicina personalizada está a punto de convertirse en realidadEsto ofrecerá mejoras en los resultados clínicos de los pacientes, así como una industria de la salud más económica y eficiente. Las innovaciones tecnológicas como la radiómica proporcionarán la base para esto al ofrecer un análisis preciso, rentable y oportuno de datos de imágenes multimodales.
Referencias