¿Qué retos hay que superar para conseguir gemelos digitales inclusivos en salud?

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29 MAY 2025

¿Qué retos hay que superar para conseguir gemelos digitales inclusivos en salud?

 

El desarrollo e implementación de gemelos digitales de pacientes (GDP) podría transformar la medicina personalizada. Dicha tecnología combina la inteligencia artificial (IA) con datos poblacionales y del paciente, incluso los obtenidos en tiempo real mediante dispositivos wearables, para realizar predicciones individualizadas sobre la evolución de una enfermedad, lo que en última instancia permitiría apoyar la toma de decisiones clínicas.
No obstante, si los datos con los que se elaboran estos GDP no tienen en cuenta aspectos como el género y los factores socioeconómicos se corre el riesgo de que incorporen sesgos y, por tanto, resulten menos efectivos desde el punto de vista clínico.
Para abordar esta situación, especialistas alemanes han analizado la relevancia médica de esta tecnología, así como los retos a abordar para que se conviertan en una solución inclusiva y equitativa. El trabajo se ha publicado en Frontiers in Digital Health.
 
 
Minimizar los sesgos y la cocreación participativa son claves para desarrollar GDP inclusivos
 
 
Según los autores, integrar la perspectiva de género en el desarrollo de GDP podría mejorar los resultados en muchas patologías, como las cardiovasculares, las inmunomediadas y las oncológicas, en que la predisposición, la sintomatología y la dinámica de la enfermedad puede ser distinta entre mujeres y hombres.
Para elaborar GDP con criterios de inclusividad y equidad los expertos proponen una serie de requisitos, como disponer de algoritmos de IA transparentes, recurrir a conjuntos de datos diversos y de calidad, y establecer estrategias a largo plazo para monitorizar y mitigar la aparición de sesgos.
Así mismo, apuestan por una cocreación participativa que incluya a ingenieros, profesionales sanitarios, pacientes e investigadores sociales, entre otros, para asegurar que los GDP resultantes se alinean con las necesidades tanto de los clínicos como de los pacientes.
Los autores también apuntan a normativas incipientes, como la de la Unión Europea sobre la IA, que la considera tecnología de alto riesgo en el sector sanitario, como herramientas para promover un desarrollo de GDP participativo y basado en la evidencia que permita avanzar hacia una medicina personalizada para todos.
Referencia
Weinberger N, Hery D, Mahr D, Adler SO, Stadlbauer J, Ahrens TD. Beyond the gender data gap: co-creating equitable digital patient twins. Front Digit Health. 2025;7:1584415. Published 2025 Apr 30. doi:10.3389/fdgth.2025.1584415
OAD-ES-AMG-0001
 

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