Compreendendo a necessidade de dados de gêmeos digitais na defesa do paciente e na previsão em oncologia

Gêmeos digitais são compostos por um componente do mundo real onde os dados são medidos e um componente virtual onde essas medições são usadas para parametrizar modelos computacionais. Há um interesse crescente em aplicar abordagens baseadas em gêmeos digitais para otimizar planos de tratamento personalizados e melhorar os resultados de saúde. A integração da inteligência artificial é crítica nesse processo, pois permite o desenvolvimento de modelos de doenças sofisticados que podem prever com precisão a resposta do paciente às intervenções terapêuticas. Existe uma aplicação única e igualmente importante da IA no componente do mundo real de um gêmeo digital quando aplicada a intervenções médicas. O paciente só pode ser tratado uma vez e, portanto, devemos recorrer à experiência e aos resultados de pacientes previamente tratados para validação e otimização das previsões computacionais. O componente físico de um gêmeo digital deve, em vez disso, utilizar uma compilação de dados disponíveis de pacientes com câncer previamente tratados cujas características (genética, tipo de tumor, estilo de vida etc.) paralelam de perto as de um paciente com câncer recém-diagnosticado para o propósito de prever resultados, estratificar opções de tratamento e prever respostas ao tratamento e/ou eventos adversos. Essas tarefas incluem o desenvolvimento de métodos robustos de coleta de dados, garantindo a disponibilidade de dados, criando modelos precisos e confiáveis, e estabelecendo diretrizes éticas para o uso e compartilhamento de dados. Para implementar com sucesso a tecnologia de gêmeo digital na assistência clínica, é crucial coletar dados que reflitam com precisão a variedade de doenças e a diversidade da população.