La francesa Dassault Systèmes ha llevado su experiencia de cuatro décadas creando gemelos digitales de activos físicos, especialmente en el ámbito de la aeronáutica y la automoción, al mundo de la salud. La historia de Steve Levine, director sénior de Human Virtual Modelling y fundador del proyecto Living Heart, es única en esa tarea. Tras descubrir un problema en el corazón de una de sus hijas decidió exprimir las posibilidades de la tecnología.
“Hemos trabajado en hospitales, en particular en Boston, donde están haciendo gemelos virtuales de los niños antes de las cirugías. Han creado más de 1.000 pacientes, situaciones aún más complejas que las de mi hija se pueden resolver de ese modo. Los médicos ya no quieren adivinar más, saben que pueden hacer un mejor trabajo mostrando a los padres el gemelo virtual de su hijo. A menudo los médicos me dicen que se echan a llorar porque es la primera vez que entienden lo que está pasando. Es un cambio de juego completo”, me dice desde su hogar en California (EEUU). Tecnología que rasga las cortinas del alma.
Explícame la presencia de tu proyecto Living Heart en el CES de Las Vegas, una feria de electrónica de consumo.
Cuando me pidieron por primera vez que fuera, hace tres años, me sorprendió porque realmente no sentía que esta tecnología estuviera muy orientada al consumidor. Pero aprendí dos cosas: una es que, de hecho, hay una presencia muy grande de empresas de salud digital en el CES, tal vez en parte como resultado de la pandemia. El mundo de la tecnología realmente se ha centrado mucho en la atención médica, quiere entender lo que está pasando, dónde invertir. En segundo lugar, para la adopción de cualquier nueva tecnología necesitas generar confianza en el consumidor, en el paciente. Se trata de desmitificar, de ayudarle a entender cómo funciona y a no tener miedo.
Dassault Systèmes podría definirse, en ese sentido, como una empresa tecnológica que aporta soluciones a las empresas sanitarias.
Dassault Systèmes es históricamente una empresa de ingeniería, nuestras soluciones se utilizan para diseñar automóviles y aviones, más o menos cualquier producto que pueda construirse hoy. Hace unos 10 años, yo dirigía la estrategia de nuestra división de simulación. Había trabajado en la industria farmacéutica años atrás, entendía tecnologías como las que permiten modelar la interacción de las moléculas de los fármacos con el ADN. De modo que pensé: ¿por qué no hacemos con el cuerpo humano lo mismo que con los coches y los aviones? Y lancé un proyecto para modelar el corazón humano.
"El historial médico dejará de ser un listado de los procedimientos a los que nos hemos sometido para convertirse en una dinámica viva"
Desde el punto de vista de la ingeniería, el cuerpo es complejo, pero sigue obedeciendo a las leyes de la física y la química. Descubrí que la tecnología estaba disponible, pero la información estaba dispersa entre muchas fuentes diferentes. Cuando construyes un avión, reúnes a los expertos de diferentes áreas, y nuestra plataforma les ayuda a llevar todas las piezas al motor o al ala. Si pudiéramos hacer lo mismo con los médicos, los investigadores, los clínicos, sabríamos todos lo suficiente como para crear el corazón digital. Y eso hicimos.
En verano de 2023 publicaste un capítulo al respecto en un libro sobre el gemelo digital. Te declaras optimista, crees que puede extenderse a otros ámbitos como la microbiota.
Sí, es posible, está ocurriendo. Si miras hacia atrás, el siglo pasado modernizamos las ingenierías hasta el punto de poder construir casi cualquier cosa que podamos imaginar. Este siglo haremos lo mismo con el cuerpo humano. Averiguaremos cómo funciona su representación por ordenador y, en lugar de adivinar sobre nuestra salud o los tratamientos, podremos predecir. Ese es el objetivo, reunir sistemáticamente esa enorme cantidad de información que recopilamos todos los días, miles de millones de puntos de datos de la salud humana, y no usamos.
El historial médico, en lugar de ser una lista de todos los procedimientos a los que te has sometido, se puede convertir en una dinámica viva, un proceso que se actualiza mediante la monitorización. De modo que el médico disponga de una copia funcional de ti; y tú podrías ser un participante más activo en tu propio cuidado porque puedes verlo.
Comenzaste este camino a raíz de un problema de salud de tu hija. Cuéntame cómo te ha ayudado la tecnología, tu experiencia personal.
La historia es importante porque realmente me ayudó a entender que, a menudo, tratamos la atención médica como un tema muy personal. Fui muy cuidadoso en mi vida profesional a la hora de mantener separada mi vida privada y, por supuesto, la de mis hijas. Hemos visto a los médicos adivinando durante años, durante décadas, diciendo: “no tenemos suficientes datos”, y esas conjeturas desafían a la vida.
"Ayudo a los profesionales a entender cómo funcionan las cosas para que puedan hacer los casos más sistémicos"
Un día junté los dos lados de mi cerebro y dije: ¿por qué no puedo? Lo que hago es ayudar a que adivinen, ayudo a los profesionales a entender cómo funcionan las cosas para que puedan hacer casos mucho más sistemáticos. Empecé a preguntar a los médicos con los que tenía relaciones y me dijeron: “wow, sería increíble, pero es demasiado complejo”. ¿De dónde sacaría los datos? Fui a un experto en tejidos y conocía una pieza del rompecabezas, y me dijo: “tendrás que hablar con un hematólogo”. De acuerdo, y lo hice y tenía otra pieza. Todo el mundo sabe de una pieza, tenemos que unirlos.
En este tiempo, ¿cuál es tu conclusión sobre los datos en el ecosistema de la salud?
Aprendí hace 10 años que ya sabíamos lo suficiente, como población, para hacer esto.
A la falta de disponibilidad, de estandarización, de interoperabilidad, hay que añadir el problema de la privacidad, especialmente en Europa.
Exactamente. Es muy difícil. Mucho de lo que escuchamos sobre los desafíos de los datos complejos y la atención médica realmente proviene del análisis estadístico. Necesitas disponer de un millón de datos de pacientes para obtener una información representativa. Pero cuando estás construyendo un gemelo digital, solo necesitas mis datos. Mi cuerpo tiene todos los secretos de cómo funciona. El problema es, por tanto, diferente. Necesitamos datos de población, pero se puede ir mucho más lejos con una pequeña cantidad de datos.
"Los sistemas actuales no pueden ayudar a las poblaciones subrepresentadas"
Los principales avances se están produciendo en dominios desafiantes en los que los sistemas actuales no pueden ayudar, particularmente a las poblaciones subrepresentadas, como los niños, pero también las mujeres. De hecho, mi hija es ahora una gran defensora. Es doctora y quiere avanzar en la investigación por sí misma, porque ha conocido a mucha gente en hospitales que no sobrevivió y sabe lo importante que es. Cuando construí el corazón por primera vez, la mayor parte de la información que tenía era de hombres.
Probablemente, además, hombres blancos.
En efecto. Hemos tratado sistemáticamente de arreglar eso porque somos más parecidos que diferentes. Podemos traer ese 99% de semejanza del sistema básico y adaptarlo a cada una de las diferentes razas y géneros, o a las condiciones de la enfermedad. Podemos analizar mi cuerpo y entender cómo se está comportando, pero para predecir cómo va a responder a un tratamiento o cómo se va a comportar dentro de dos o cinco años tenemos que recopilar datos prospectivos, datos futuros, y eso requiere más información.
"En cinco años tendremos gemelos virtuales de los pacientes en los ensayos clínicos"
Es ahí cuando la complejidad y los problemas de privacidad se convierten en un factor importante. Nos hemos fusionado con Medidata Company de Nueva York, líder mundial en la realización de ensayos clínicos. Pueden construir gemelos virtuales de los pacientes en los ensayos clínicos, de modo que podemos entender cuáles son las condiciones y agregar mucha más riqueza. Con suerte, durante el próximo período de cinco o diez años tendremos un vehículo para abordar realmente estos problemas complejos, no a nivel de la sociedad, sino a nivel clínico científico.
En genómica, por ejemplo, necesitas una información muy precisa sobre una persona para diseñar un tratamiento personalizado. Es quizás la parte más vulnerable de vuestro proyecto.
La inteligencia artificial es muy buena para encontrar tendencias y predicciones. Pero para producir un gemelo digital solo me importa tomar toda esa información de manera individual, adaptarla a ti. Ahí es donde la IA es parte de la creación del gemelo, nos ayuda a analizar sistemas muy complejos y nos da esa capacidad de personalización. Marca la diferencia.
Ha aparecido ya un gran número de aplicaciones móviles de salud que recopilan datos individuales. ¿Os vale su información, colaboráis con ellas?
La industria de la salud no fue diseñada por especialistas en TI, así que tenemos un gran desafío. Y esta es la razón por la que CES es importante. Estamos empezando a descubrir que la atención médica se ha convertido en un sector centrado en el dato. Por supuesto, nuestras interacciones humanas son fundamentales, pero para que sean valiosas se necesita toda la información. Entiendo por qué un hospital, aunque no estoy de acuerdo, puede decir: “ya que recopilo los datos soy el dueño de ellos”. Al menos en EEUU, eso es así y, a pesar de que en realidad están obligados a compartirlos, no lo hacen. Tratan de mantenerlos porque en realidad pueden usarlos para hacer que sus médicos sean más eficientes. Entiendo que esa competitividad impulsa a las personas a hacer un buen trabajo, pero en realidad no sirve al bien común.
"En 20 años estaremos resolviendo problemas que hoy no podemos ni imaginar"
Cuando hablo con directivos de la industria 4.0 sobre gemelo digital me plantean cinco requisitos: diseño, colaboración, simulación multifísica, fotorrealismo y tiempo real. ¿En qué punto está tu proyecto de corazón digital?
Con el corazón comenzamos hace 10 años y construimos un proyecto colaborativo. Contamos con 150 organizaciones, hospitales e institutos de investigación diferentes, entre ellos la FDA de EEUU. Tenemos el diseño, la simulación multifísica, los casos de uso y los datos. Lo que realmente no tenemos es el tiempo real. Pero lo que hemos descubierto es que estas bibliotecas de gemelos virtuales, incluso cuando los números son pequeños, resultan extremadamente efectivas para entrenar los algoritmos que pueden operar en tiempo real. Porque toman toda la física y química sofisticadas representadas en el gemelo.
¿Manejáis alguna fecha para conseguir el objetivo?
El cuerpo es un sistema muy complejo. Continuaremos descubriendo aspectos una vez entendamos la función básica. Estamos armando un modelo de sistema, con el corazón conectado a los pulmones y a los riñones, que hará avanzar nuestra comprensión del cuerpo humano más allá de lo que conocemos hoy, pero al mismo tiempo dará lugar a muchas más preguntas relacionadas con cómo saben nuestros genes instruir al sistema para que funcione y cómo podemos manipularlo. En la próxima década, construiremos esa comprensión básica que capturará lo que sabemos y luego tendremos otra década o dos en la que comenzaremos a hacernos preguntas que no sabíamos. Eso es algo emocionante porque eso significa que estaremos resolviendo problemas que hoy ni siquiera podemos imaginar.
Te formulo al final la pregunta que había preparado para comenzar la entrevista: cómo ha evolucionado la tecnología de Dassault Systèmes entre el CES 2023 y el de 2024, qué veremos nuevo.
Una de las áreas en las que he estado trabajando mucho tiene que ver con mi puesto como investigador principal en un proyecto con la FDA de EEUU. Creamos el modelo genérico de corazón masculino y realizamos un ensayo clínico en una población completa de pacientes virtuales. Construimos el tratamiento virtual y luego analizamos los datos. Este es un hito importante para poder realizar ensayos clínicos en poblaciones virtuales, eliminar muchas pruebas en animales y humanos y reducir los costes.
Ampliaremos la aplicación de los gemelos virtuales: lanzamos el hígado el año pasado, hablaremos un poco más sobre el pulmón, y hemos realizado avances clínicos en el cerebro y el ojo. Podemos modelar la columna vertebral, el cerebro, el ojo, esta metodología es realmente aplicable si todos trabajamos juntos, podemos acelerar. Esto puede ir tan rápido como la tecnología, ese es el mensaje con el que debemos quedarnos: depende de nosotros, como población, decidir cómo de rápido queremos ir.
