Seis minutos após o início da missão da Apollo 13 à Lua, em 1970, seu tanque de oxigênio explodiu. O evento levou a NASA a desenvolver uma nova abordagem para prever possíveis falhas em sua espaçonave. A abordagem dependia de dados contínuos de sensores, que então alimentavam simulações digitais profundas, permitindo testes muito mais rigorosos de sistemas espaciais complexos. Foi o primeiro uso da tecnologia “gêmeo digital”.
Hoje, os sistemas gêmeos digitais são usados em todos os setores para melhorar as operações e simular com precisão qualquer mudança em um sistema. Empresas de tecnologia como a Apple e a Tesla usam gêmeos digitais para monitorar o desempenho do produto em campo e determinar se componentes específicos do sistema exigem ou não manutenção.
Gêmeos digitais também têm sido usados na área da saúde, embora em grande parte em pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. Seu maior potencial, no entanto, está no gerenciamento de doenças crônicas. Ao unir o aprendizado de máquina e a tecnologia da Web das Coisas com a IA de gêmeos digitais, uma abordagem que se originou com algo tão vasto quanto a exploração espacial tem o potencial de tornar a saúde verdadeiramente individualizada.
A digitalização dos cuidados tradicionais falhou
A medicina moderna fez movimentos incrementais em direção ao cuidado personalizado na última década, dando aos pacientes uma voz na tomada de decisões, e em direção à medicina de precisão por meio de avanços na pesquisa genômica. Ambos ajudaram a adaptar o cuidado ao indivíduo, mas, na maior parte, nosso sistema de saúde adota uma abordagem de “grande grupo” para a prestação de cuidados.
É evidente na maneira como lidamos com doenças crônicas. Cada um dos 133 milhões de americanos que atualmente vivem com uma ou mais doenças crônicas é colocado em um caminho de cuidados planejados – um regime de tratamento, uma dieta da moda, frequentemente uma série de medicamentos – e sua melhora é medida em lotes de milhares de outros indivíduos que compartilham sua condição.
Essa abordagem não funcionou. Notoriamente, os gastos dos EUA com diabetes, doenças cardíacas e câncer continuam a aumentar, e o impacto da tecnologia nos resultados e custos tem sido limitado. Na gestão digital de diabetes, perda de peso e outras condições, esse impacto não tem sido um fator.
Em março, um relatório publicado pelo Peterson Well being Know-how Institute destacou essa falta de resultados sustentados. O relatório descobriu que todas as soluções avaliadas têm desempenho ruim em engajamento e resultados ao longo do tempo. Como resultado, a perda de peso, a redução de A1C, a eliminação de medicamentos, a reversão do diabetes e os benefícios de saúde, bem-estar e econômicos dessas soluções são limitados e insustentáveis.
Isso ocorre porque a maioria das soluções apenas digitaliza um modelo ineficaz para o cuidado. Elas não levam em conta as diferenças individuais. Cada pessoa traz seu próprio conjunto de fatores culturais, biológicos, alimentares, comportamentais e ambientais que influenciam sua saúde em um nível profundamente particular person.
Passando de cuidados “personalizados” para cuidados individualizados
A IA do gêmeo digital promete um afastamento do modelo. O núcleo da tecnologia é o conceito de que cada indivíduo é um N de um. O gêmeo digital de um indivíduo é informado por uma medida contínua de suas variáveis clínicas e comportamentais únicas e usa esses dados para moldar a orientação de cuidados em direção à melhor e mais saudável versão desse indivíduo.
O poder da tecnologia dos gêmeos digitais está na atenção às pequenas coisas – as coisas que comemos e fazemos – e como elas impactam nosso eu atual e futuro. Na prática, os gêmeos digitais podem prever com precisão o efeito que um jantar com bife terá na saúde metabólica ou cardiovascular de uma pessoa específica. Na medida em que o impacto pode ser negativo, os gêmeos digitais podem oferecer maneiras de mitigar as repercussões. Pode sugerir uma caminhada de 10 minutos ou uma sobremesa alternativa. Em vez de sorvete, talvez seja pão de banana com iogurte grego e frutas vermelhas frescas ou simplesmente uma sequência diferente.
Dessa forma, a IA digital twin pode mostrar a um indivíduo o que o espera se ele permanecer em sua trajetória atual e as grandes mudanças que podem ocorrer ao fazer pequenos ajustes ao longo do tempo. Mantenha sua rotina atual e você poderá parar de tomar metformina em três semanas. Volte aos velhos hábitos e você pode esperar pegar uma recarga.
É uma tecnologia potente e, embora seu impacto na assistência médica tenha sido amplamente reconhecido apenas na academia, está começando a encontrar seu papel em casos de uso comercial. Em 2014, a Dassault Systemes e a FDA lançaram o SIMULIA Dwelling Coronary heart, um projeto que trabalha com fabricantes de dispositivos para desenvolver e refinar dispositivos cardíacos em um ritmo mais rápido. No início da pandemia, o Projeto BreathEasy da OnScale desenvolveu um gêmeo digital dos pulmões de pacientes com COVID-19 para melhorar e otimizar o uso de recursos de ventiladores.
Pesquisadores médicos também estão usando modelos de doenças de gêmeos digitais para prever a eficácia de intervenções farmacêuticas com base em processos biológicos complexos e extremamente individuais. A Takeda Prescribed drugs adotou a tecnologia para encurtar processos farmacêuticos e fazer previsões realistas de entrada-saída para reações bioquímicas. Mais recentemente, pesquisadores usaram a tecnologia de gêmeos digitais para simular resultados de terapia e determinar o melhor tratamento para carcinoma orofaríngeo com base no indivíduo.
A gestão de doenças crônicas é a próxima fronteira
Um artigo recente publicado na Nature afirma que gêmeos digitais estão “prontos para fazer contribuições substanciais” ao tratamento do câncer, especialmente no monitoramento da progressão da doença e na avaliação das respostas ao tratamento, que variam infamemente de indivíduo para indivíduo. O mesmo artigo analisa gêmeos digitais cardíacos alimentados por imagens, EHR, dados genéticos e vestíveis contínuos, e seu potencial para prever eventos cardíacos agudos.
Esses avanços darão lugar a tecnologias de saúde que mudarão vidas. Seu poder está em um conceito central para seu propósito: nada complexo é estático.
Isso é especialmente verdadeiro para nossos sistemas biológicos. Um gêmeo digital requer milhares de pontos de dados por dia, por indivíduo, para realmente entender a interação entre a biologia, cultura, estilo de vida, preferências e saúde de um indivíduo. Alguns desses dados já estão sendo capturados por wearables e aplicativos móveis, mas sem um modelo que coloque esses dados no contexto do indivíduo e sua jornada de cuidados, ele fica sem rumo.
No mundo do gerenciamento de doenças crônicas, as pequenas coisas podem rapidamente se tornar coisas grandes e fatais. E enquanto a saúde digital aumentou as esperanças dos pacientes com linguagem como “personalização”, as ferramentas e abordagens que foram oferecidas às pessoas não abordaram suas necessidades e preferências únicas.
A IA digital twin vai virar essa abordagem de cabeça para baixo, nos ajudando a entender melhor e melhorar nossa saúde em um nível profundamente personalizado. É uma tecnologia pronta para cumprir a promessa de cuidados individualizados.
