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Los gemelos digitales y los datos sintéticos en la salud

Los gemelos digitales y los datos sintéticos en la salud
« en: 11 Febrero , 2025, 16:38:55 pm »
Hola a todos,
Quería compartir con vosotros está información que he encontrado sobre los gemelos digitales y los datos sintéticos.
Por si no lo sabías, los gemelos digitales son un nuevo avance tecnológico que está revolucionando muchos ámbitos entre ellos el de la salud. Consiste en una réplica virtual de un objeto, sistema o proceso en el mundo real. Estos pueden ser utilizados para la evaluación y optimización de tratamientos médicos. Por ejemplo, los médicos pueden usar estos modelos para simular los efectos de diferentes tratamientos en órganos específicos o en todo el cuerpo del paciente, lo que permite seleccionar el tratamiento más adecuado para cada caso particular.
Si damos un paso más allá podemos combinarlo con otra nueva tecnología: los datos sintéticos. Ya que, usando datos sintéticos, los investigadores pueden crear un gemelo digital de un paciente sin tener que usar sus datos reales. Luego, pueden probar diferentes tratamientos en este gemelo digital, y así observar cómo reacciona su cuerpo y, finalmente, aplicar esas soluciones en la vida real.
Sabiendo esto me gustaría saber puesto punto de vista respecto a las siguientes preguntas: ¿Cómo están relacionadas estas dos tecnologías, y de qué forma se ayudan mutuamente? ¿Cómo se pueden utilizar en el ámbito sanitario conjuntamente? ¿Sabes de algun caso donde ya se hayan utilizado de forma conjunta, o al menos el gemelo digital por si solo?
Un saludo,
Cristina

Fuentes que he utilizado y que os pueden servir:
https://scptfe.com/gemelos-digitales-aplicados-a-la-biomedicina/
https://impulso06.com/gemelos-digitales-datos-sinteticos-y-metaverso-el-futuro-que-ya-es-presente/

Re:Los gemelos digitales y los datos sintéticos en la salud
« Respuesta #1 en: 12 Febrero , 2025, 19:50:38 pm »
Hola a todos,
Quería compartir con vosotros está información que he encontrado sobre los gemelos digitales y los datos sintéticos.
Por si no lo sabías, los gemelos digitales son un nuevo avance tecnológico que está revolucionando muchos ámbitos entre ellos el de la salud. Consiste en una réplica virtual de un objeto, sistema o proceso en el mundo real. Estos pueden ser utilizados para la evaluación y optimización de tratamientos médicos. Por ejemplo, los médicos pueden usar estos modelos para simular los efectos de diferentes tratamientos en órganos específicos o en todo el cuerpo del paciente, lo que permite seleccionar el tratamiento más adecuado para cada caso particular.
Si damos un paso más allá podemos combinarlo con otra nueva tecnología: los datos sintéticos. Ya que, usando datos sintéticos, los investigadores pueden crear un gemelo digital de un paciente sin tener que usar sus datos reales. Luego, pueden probar diferentes tratamientos en este gemelo digital, y así observar cómo reacciona su cuerpo y, finalmente, aplicar esas soluciones en la vida real.
Sabiendo esto me gustaría saber vuestro punto de vista respecto a las siguientes preguntas: ¿Cómo están relacionadas estas dos tecnologías, y de qué forma se ayudan mutuamente? ¿Cómo se pueden utilizar en el ámbito sanitario conjuntamente? ¿Sabes de algun caso donde ya se hayan utilizado de forma conjunta, o al menos el gemelo digital por si solo?
Un saludo,
Cristina

Fuentes que he utilizado y que os pueden servir:
https://scptfe.com/gemelos-digitales-aplicados-a-la-biomedicina/
https://impulso06.com/gemelos-digitales-datos-sinteticos-y-metaverso-el-futuro-que-ya-es-presente/

¡Buenas tardes chicos y chicas!

Me gustaría aportar mi más sincera, y en parte inexperta opinión sobre lo que nos ha comentado Cristina. La verdad es que por mi parte, conocía de esta ténica y de hecho he hecho mis propias recreaciones de objetos físicos en programas digitales para luego compararlo con el objeto físico, y por tanto me imaginaba que se podría utilizar en todo tipo de campos, como en la medicina.
Sin embargo, lo que nunca se me había pasado por la cabeza era unificar los conceptos de red neuronal y gemelo digital para crear simulaciones realistas de procesos, efectos u otras reacciones que simulan la vida real de forma digital a vista de todos los presentes. Me parece una técnica bastante flamante por las capacidades que aporta, no solamente al sector de la salud (en el cuál nos queremos centrar en este caso), sino también a sectores como pueden ser la electromecánica, la física o cualquier otro que requiera de una simulación.

La verdad me ha sorprendido las capacidades de algunos de estas simulaciones, aunque como yo siempre digo, siempre que haya una sintetización de datos, los problemas se ven después. Aún así, como digo, muy buena, nueva e interesante técnica.

Por otro lado, y respondiendo a los conceptos que expone Cristina, creo conveniente el uso de estas tecnologías de forma controlada en el sector sanitario para tanto probar nuevos reactivos y soluciones propuestas por farmacéuticos y médicos, como para la realización de pruebas prácticas en universidades y hospitales haciendo uso de estas técnicas. Todo ello teniendo en cuenta la relación entre ellas, pues aunque realmente no cumplen la misma función, las dos, de una forma u otra, terminan haciendo simulaciones que podrían beneficiar a los usuarios de las mismas antes de hacer experimentos con humanos.

Por mi parte no tengo nada más que decir, ¡espero leer pronto las opiniones de mis compañeros y compañeras!

Un saludo y que tengáis un buen día,
Izan Rincón.

Re:Los gemelos digitales y los datos sintéticos en la salud
« Respuesta #2 en: 19 Febrero , 2025, 12:27:57 pm »
Hola Cristina,

Gracias por compartir esta información, es un tema muy interesante.

Los gemelos digitales y los datos sintéticos están estrechamente relacionados, ya que permiten realizar simulaciones médicas sin comprometer datos reales de los pacientes. Esto ayuda a personalizar tratamientos, probar terapias y entrenar modelos de IA de forma segura.

En el ámbito sanitario, ya se han utilizado gemelos digitales en cardiología y oncología para evaluar cirugías y predecir respuestas a tratamientos. La combinación con datos sintéticos podría acelerar aún más estos avances.

Un saludo,

Juan