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MADRID 14 fev. (EUROPA PRESS) -
A professora de Engenharia Biomédica da Universidade Johns Hopkins (EUA), Natalia Trayanova, destacou o papel dos gêmeos digitais - representações virtuais de um objeto físico ou biológico, processo ou sistema - na "previsão precisa do risco de morte súbita".
"Já existem sinergias entre o aprendizado de máquina e os gêmeos digitais cardíacos que possibilitam a medicina de precisão em cardiologia. A combinação das duas tecnologias nos permite prever com muita precisão o risco de morte súbita em diferentes doenças cardíacas e desenvolver tratamentos personalizados para pacientes com arritmias", disse Trayanova durante sua participação no 17º "Ciclo de conferências e debates científicos", organizado pela Fundação Ramón Areces e pela Springer Nature.
Nesta edição, coordenada por Erika Pastrana, vice-presidente da revista "Nature Research", quatro especialistas nacionais e internacionais analisaram as oportunidades que os gêmeos digitais oferecem para a pesquisa em saúde.
"Não seria ótimo ter uma representação digital de nós mesmos que permitisse aos médicos simular nosso histórico médico pessoal e nosso estado de saúde usando as interações já conhecidas tanto do big data quanto do conhecimento biofísico atual?
"Essa réplica virtual de nós mesmos poderia prever a trajetória de nossa doença, estimar o risco de eventos adversos e prever a resposta ao tratamento. Tudo isso ajudaria na tomada de decisões terapêuticas", disse ela.
Entre as vantagens desses avanços, ele comentou que "a aplicação dessas técnicas evita futuras re-hospitalizações e procedimentos repetidos, de modo que a seleção do tratamento deixa de se concentrar na condição do paciente hoje para otimizar a condição do paciente amanhã".
"O futuro dos gêmeos digitais na medicina é brilhante", previu Trayanova, que também é professora de engenharia biomédica de Murray B. Sachs. Sachs, professor de engenharia biomédica, professor de matemática aplicada e estatística e diretor da Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation (Advance).
"ELES TAMBÉM MELHORAM A DETECÇÃO PRECOCE".
Para Francisco Herrera, professor do Departamento de Ciência da Computação e Inteligência Artificial da Universidade de Granada, "no campo da biomedicina, a combinação de gêmeos digitais, Inteligência Artificial (IA) e interação humana leva a uma melhor detecção precoce, tratamento personalizado e melhores resultados para os pacientes".
Ele explicou que os gêmeos digitais nos ajudam a entender as recomendações da IA, aumentando assim a transparência e a confiança nesses sistemas. "Essa sinergia não apenas otimiza os processos e impulsiona a inovação, mas também abre caminho para a governança ética, o desenvolvimento de habilidades e a melhoria da eficiência operacional em campos importantes, como o diagnóstico médico e o atendimento ao paciente", acrescentou o diretor do Instituto Interuniversitário Andaluz de Ciência de Dados e Inteligência Computacional (DaSCI).
Os dispositivos inteligentes também estão envolvidos na recriação desse gêmeo digital ou virtual do organismo. Luigi G. Occhipinti, Diretor de Pesquisa em Eletrônica Inteligente, Biossistemas e Inteligência Artificial da Universidade de Cambridge, disse: "Os sensores inteligentes e as tecnologias de IA oferecem a oportunidade de acelerar o desenvolvimento de gêmeos digitais, pois podem capturar com eficiência o estado e prever a evolução de sistemas dinâmicos complexos.
Embora reconheça que o desenvolvimento de gêmeos digitais do corpo humano e sua adoção na prática ainda estejam em sua infância, ele está confiante de que "em breve eles permitirão identificar doenças ou prever e otimizar os resultados de diferentes tratamentos por meio de análise e modelagem avançadas de um ou vários órgãos ou funções do corpo humano".
De acordo com Occhipinti, o principal objetivo de seu laboratório é "desenvolver sensores biocompatíveis na forma de lentes de contato, pulseiras ou tecnologia têxtil inteligente que se combinem com outras fontes de informação, como registros médicos e exames de imagem, para capturar o máximo de informações sobre o paciente. Combinado com métodos de IA, isso permitiria o monitoramento da saúde 24 horas por dia, 7 dias por semana, e o desenvolvimento de intervenções individualizadas para melhorar a saúde.
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