Las empresas de tecnología médica se personalizan con los gemelos digitales

Por Caroline Copley

Lectura de 9 minutos

HEIDELBERG, Alemania (Reuters) - Armado con un mouse y una pantalla de computadora en lugar de un bisturí y un quirófano, el cardiólogo Benjamin Meder coloca cuidadosamente los electrodos de un marcapasos en un corazón digital que late.

Usando este "gemelo digital" que imita las propiedades eléctricas y físicas de las células en el corazón del paciente 7497, Meder ejecuta simulaciones para ver si el marcapasos puede mantener vivo al paciente con insuficiencia cardíaca congestiva, antes de que inserte un cuchillo.

El corazón gemelo digital desarrollado por Siemens Healthineers es un ejemplo de cómo los fabricantes de dispositivos médicos están utilizando la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos a medida que la medicina entra en una era cada vez más personalizada.

El desafío para Siemens Healthineers y rivales como Philips y GE Healthcare es mantener una ventaja sobre los gigantes tecnológicos, desde Google de Alphabet hasta Alibaba, que esperan usar big data para obtener una parte del gasto en atención médica.

Con los presupuestos de atención médica bajo una presión cada vez mayor, las herramientas de IA, como el corazón gemelo digital, podrían ahorrar decenas de miles de dólares al predecir los resultados y evitar cirugías innecesarias.

La escasez de médicos en países como China también está estimulando la demanda de nuevas herramientas de inteligencia artificial para analizar imágenes médicas y ha comenzado la carrera para comercializar productos que podrían sacudir los sistemas de atención médica en todo el mundo.

Si bien la IA se ha utilizado en tecnología médica durante décadas, la disponibilidad de grandes cantidades de datos, costos informáticos más bajos y algoritmos más sofisticados significan que se espera que los ingresos de las herramientas de IA aumenten a $ 6.7 mil millones para 2021 desde $ 811 millones en 2015, según un estudio realizado por firma de investigación Frost & Sullivan ww2.frost.com.

También se espera que el tamaño del mercado global de software de análisis de imágenes médicas aumente a $ 4.3 mil millones para 2025 desde $ 2.4 mil millones en 2016, dijo el portal de datos Statista www.statista.com.

"Lo que comenzó como una evolución se está acelerando hacia una revolución", dijo Thomas Rudolph, quien dirige la práctica de tecnología médica y farmacéutica de McKinsey & Company www.mckinsey.com en Alemania.

'GPS DE LA SALUD'

Para Siemens Healthineers y sus rivales tradicionales, hacer la transición de ser principalmente compañías de hardware a pioneros en software médico se considera crucial en un campo cada vez más saturado de nuevos participantes.

Google ha desarrollado una gran cantidad de herramientas de inteligencia artificial, incluidos algoritmos que pueden analizar imágenes médicas para diagnosticar enfermedades oculares o filtrar registros digitales para predecir la probabilidad de muerte.

Mientras tanto, Alibaba espera usar su nube y sus sistemas de datos para abordar la escasez de especialistas médicos en China. Está trabajando en herramientas de diagnóstico asistidas por IA para ayudar a analizar imágenes como tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. montón de nuevos productos.

Pero los analistas dicen que la firma alemana, la holandesa Philips y GE Healthcare, una subsidiaria de General Electric, estarán bajo presión para demostrar que pueden ahorrar dinero a los sistemas de atención médica a medida que el gasto se vincule más con los resultados de los pacientes y los hospitales dependan de las compras al por mayor para impulsar para descuentos

Siemens Healthineers tiene una larga historia en la industria. Hizo las primeras máquinas de rayos X fabricadas industrialmente en 1896 y ahora es el fabricante más grande del mundo de equipos de imágenes médicas.

Ahora, la ambición del presidente ejecutivo Bernd Montag es transformarlo en el "GPS de la atención médica", una empresa que aprovecha sus datos para vender servicios inteligentes, además de permitir que las empresas tecnológicas más pequeñas desarrollen aplicaciones que se alimentan de su base de datos.

A medida que se adapta, Siemens Healthineers ha invertido mucho en TI. Emplea a unos 2900 ingenieros de software y tiene más de 600 patentes y solicitudes de patentes en aprendizaje automático.

no es solo Philips dice que alrededor del 60 por ciento de su personal de investigación y desarrollo (I + D) y el gasto se centran en software y ciencia de datos. La compañía dijo que emplea a miles de ingenieros de software, sin especificar.

Los expertos dicen que el éxito de la IA en la tecnología médica dependerá del acceso a datos confiables, no solo para crear modelos para el diagnóstico, sino también para predecir qué tan efectivos serán los tratamientos para un paciente específico en los días y años venideros.

"Imagínese que en el futuro, tenemos un paciente con todas sus funciones orgánicas, todas sus funciones celulares, y podemos simular esta complejidad", dijo Meder, cardiólogo del Hospital Universitario de Heidelberg aquí en Alemania que está probando los resultados de Siemens Healthineers. software de corazón digital.

"Podríamos predecir con semanas o meses de anticipación qué pacientes se enfermarán, cómo reaccionará un paciente en particular a una determinada terapia, qué pacientes se beneficiarán más. Eso podría revolucionar la medicina".

Con este fin, Siemens Healthineers ha creado una amplia base de datos de más de 250 millones de imágenes anotadas, informes y datos operativos sobre los que entrenar sus nuevos algoritmos.

En el ejemplo del gemelo digital, el sistema de IA fue entrenado para entretejer datos sobre las propiedades eléctricas y físicas y la estructura de un corazón en una imagen 3D.

Uno de los principales desafíos fue ocultar la complejidad y crear una interfaz que fuera fácil de usar, dijo Tommaso Mansi, director senior de I+D de Siemens Healthineers que desarrolló el software.

Para probar la tecnología, el equipo de Meder creó 100 corazones gemelos digitales de pacientes tratados por insuficiencia cardíaca en un ensayo de seis años. La computadora hace predicciones basadas en el gemelo digital y luego se comparan con los resultados reales.

Su equipo espera terminar de evaluar las predicciones para fines de 2018. Si los resultados son prometedores, el sistema se probará en una prueba multicéntrica más grande como el siguiente paso para que los reguladores aprueben el software para uso comercial.

Siemens Healthineers se negó a decir cuándo las clínicas podrían usar la tecnología o dar detalles sobre cómo se podría monetizar su corazón digital, o modelos de otros órganos que está desarrollando, como los pulmones y el hígado.

Tanto GE como Philips también están trabajando en versiones de gemelos de corazón digital, mientras que los jugadores no tradicionales también han estado activos.

Basándose en su experiencia en la creación de gemelos digitales para probar puentes y maquinaria, la firma francesa de software Dassault Systemes lanzó el primer modelo comercial "Living Heart" en mayo de 2015, aunque actualmente solo está disponible para investigación.

Philips vende modelos de corazón habilitados para IA que pueden, por ejemplo, convertir imágenes de ultrasonido 2D en datos que ayudan a los médicos a diagnosticar problemas o analizar automáticamente los escaneos para ayudar a los cirujanos a planificar operaciones.

Su visión, como la de Siemens Healthineers, es agregar más complejidad a sus modelos cardíacos existentes mediante la combinación de escaneos, ECG y registros médicos para crear un modelo que pueda predecir cómo responderá un corazón a la terapia en la vida real.

Por ahora, dicho software aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y las empresas tendrán que trabajar con los reguladores para analizar cómo se pueden aprobar los modelos predictivos antes de que los médicos estén dispuestos a confiar en un diagnóstico generado por una máquina.

El acceso a datos de alta calidad con suficiente variación será crucial, al igual que la capacidad de interpretar esos datos y convertirlos en algo que los profesionales médicos puedan usar, dicen los expertos.

En particular, los modelos tendrán que ser entrenados en casos raros a medida que se acercan a la perfección, dijo Vivek Bhatt, director de tecnología de la división de soluciones de atención clínica de GE Healthcare.

"Va a ser extremadamente crítico tener un proceso continuo para obtener más datos, obtener el tipo correcto de datos y obtener datos con esos casos únicos", dijo.

Los jugadores de medtech establecidos dicen que sus relaciones duraderas con hospitales e institutos de investigación y las vastas redes de máquinas instaladas les darán una ventaja sobre los nuevos participantes de tecnología.

Siemens Healthineers, GE Healthcare y Philips dicen que sus bases de datos se alimentan con una combinación de datos disponibles públicamente, datos de ensayos clínicos o de colaboraciones con hospitales, así como algunos datos de clientes. Todos los datos se hacen anónimos y solo se usan con el consentimiento de los pacientes, dicen.

Aún así, algunos activistas y académicos se preocupan de que los datos de los pacientes sean utilizados principalmente por empresas como una herramienta comercial.

Boris Bogdan, director gerente de la práctica de ciencias de la vida www.accenture.com de Accenture en Suiza, cree que la propiedad de los datos es una zona gris que podría provocar una reacción violenta de los pacientes si las empresas comienzan a hacer fortunas con ellos.

"Cuando comenzó Facebook, a nadie realmente le importaba quién poseía la información", dijo.

"Ahora que la gente entiende que Facebook gana mucho dinero con sus datos, las cuestiones como la privacidad de los datos, el uso de los datos y la monetización de los datos son cada vez más visibles".

(Esta versión de la historia se ha corregido para corregir errores tipográficos en el título).

Información de Caroline Copley; editado por david clarke

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