El gemelo digital para aplicaciones médicas

Hoy hablamos del gemelo digital: una simulación del mundo físico extremadamente exacta y precisa para ser utilizada en la toma de decisiones. Ahora también en sanidad.

Cuando hablamos de simulación, percibimos la innovación de la propia herramienta y las aplicaciones potenciales que esta tecnología puede tener. La norma UNI 11814 emitida en mayo de 2021 suscribe este sentimiento, incluyendo la Simulación y el Gemelo Digital entre las tecnologías habilitadoras relacionadas con la gestión de la innovación y en particular entre las tecnologías habilitadoras digitales y ciberfísicas.¹

Desde hace un tiempo, los profesionales de la industria pueden confiar en la disponibilidad y potencia de los recursos informáticos, así como en la precisión de los algoritmos, elementos que hacen que las simulaciones sean cada vez más accesibles, rápidas y fiables.

Hoy un elemento clave está revolucionando el mundo de la simulación: el internet de las cosas (IoT, Internet of Things). La citada norma define el IoT como una red de sistemas físicos, que pueden interactuar entre sí, gracias a protocolos de comunicación estándar. A través de la comunicación multidireccional entre procesos, el IoT permite la integración de las tecnologías de la información (TI) con las tecnologías operativas (OT). Es precisamente la combinación de disponibilidad y potencia de cálculo con la precisión de las soluciones numéricas, asociada a la seguridad de los datos, lo que permite crear una nueva tecnología, denominada gemelo digital, que el proyecto europeo Change2twin define así: “ Un gemelo digital es una réplica digital de un artefacto, proceso o servicio, tan precisa que puede ser utilizada como base para la toma de decisiones. La réplica digital y el mundo físico suelen estar conectados por flujos de datos”² La última parte de la definición sugiere la clave para llevar el gemelo digital a su máxima eficacia y robustez: añadir a la combinación disponibilidad-potencia-precisión la conexión con el gemelo físico, a través del IoT.

Existen diferentes tipos de gemelos digitales, según el vínculo y la retroalimentación entre la realidad física y su réplica digital. El gemelo digital descriptivo recibe una colección de datos (dataset) de su gemelo físico y muestra la información más significativa a través de dashboards apropiados para identificar cualquier problema crítico en tiempo real. El gemelo digital predictivo, una evolución del anterior, además de recibir información del gemelo físico, realiza operaciones complejas como simulaciones numéricas de alta fidelidad, para predecir futuros escenarios de comportamiento. Finalmente, el modelo prescriptivo,una solución más refinada, se caracteriza por un flujo de datos multidireccional entre el gemelo digital y el físico: el gemelo digital recibe continuamente un dataset actualizado de su contraparte física, sobre el que se aplican diversas técnicas, como reglas comerciales, búsqueda del mínimo de funciones objetivo, aprendizaje automático y simulaciones numéricas de alta fidelidad. Esto permite tanto prever escenarios futuros, como sobre todo proponer decisiones que optimicen dichos escenarios. Las decisiones que propone la inteligencia artificial se envían al gemelo físico a través de señales y comandos, para que puedan ser implementadas en el mundo real.

El gemelo digital ahora se usa ampliamente en empresas de alta tecnología en varios sectores industriales. Cada vez más empresas utilizan el gemelo digital para hacer frente a los retos diarios, como la optimización del rendimiento de sus productos en la fase de diseño y el mantenimiento predictivo para la máxima eficiencia de los procesos de producción.

La buena noticia es que los primeros pioneros también están explorando esta tecnología para el sector médico, para estudiar el cuerpo humano y mejorar la calidad de vida. Enginsoft, empresa líder en el campo de las simulaciones, está involucrada en varios proyectos de investigación que aplican el gemelo digital en el sector médico. Una visión general de los últimos avances en el uso de tecnologías CAE en esta área está disponible en el enlace de la bibliografía.³ NTT Data también es muy activa en este frente: un artículo de Il Sole 24 ore en Abril refirió, de hecho, la noticia de que el gigante japonés está financiando varios proyectos sobre el uso del gemelo digital para resolver desafíos relacionados con la salud. ⁴

Referencias:

[1] UNI 11814: https://store.uni.com/p/UNI1609356/uni-11814-2021/UNI1609356
[2] Change2twin: https://www.change2twin.eu/
[3] Enginsoft: https://www.enginsoft.com/expertise/tools-and-methodologies-for-generating-digital-twins-in-medical-research.html
[4] Il sole 24 ore su Ntt Data: https://www.ilsole24ore.com/art/ntt-data-porta-cosenza-dei-tre-poli-mondiali-sull-intelligenza-artificiale-AEudXuSB