1. Gemelos digitales pulmonares
- Author
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Ana Fernández-Tena, Carlos Arnedo, Guillaume Houzeaux, and Beatriz Eguzkitza
- Subjects
Digital twins ,Lung ,Personalized medicine ,Computational simulation ,Mathematical models ,Artificial intelligence ,Diseases of the respiratory system ,RC705-779 - Abstract
Resumen: El desarrollo de gemelos digitales (GD) pulmonares representa un avance significativo en la medicina personalizada, proporcionando un marco virtual que replica la estructura, la función y la patología del sistema respiratorio de manera individualizada. Los GD integran datos clínicos, imágenes de alta resolución y modelos matemáticos para simular la mecánica respiratoria, la difusión de gases y la dinámica de fluidos. Esta tecnología mejora el diagnóstico, la planificación de tratamientos y la monitorización de la progresión de enfermedades. Una de las aplicaciones clave de los GD pulmonares es la capacidad de simular la respuesta específica de cada paciente a los tratamientos y predecir los resultados, permitiendo personalizar las terapias. A pesar de los avances, la implementación de los GD en la práctica clínica enfrenta desafíos relacionados con la integración de datos, la eficiencia computacional y consideraciones éticas sobre la privacidad de la información. No obstante, los GD pulmonares ofrecen una promesa clara para mejorar la medicina de precisión, optimizar la atención al paciente y mejorar los resultados clínicos. Abstract: The development of lung digital twins (DTs) represents a significant advance in personalized medicine, providing a virtual framework that replicates the structure, function, and pathology of the respiratory system in an individualized manner. DTs integrate clinical data, high-resolution images, and mathematical models to simulate respiratory mechanics, gas diffusion, and fluid dynamics in real time. This technology improves diagnosis, treatment planning, and disease progression monitoring. One of the key applications of lung DTs is the ability to simulate patient-specific response to treatments and predict outcomes, allowing for personalized therapies. Despite advances, the implementation of DTs in clinical practice faces challenges related to data integration, computational efficiency, and ethical considerations regarding data privacy. Nevertheless, lung DTs offer clear promise for improving precision medicine, optimizing patient care, and improving clinical outcomes.
- Published
- 2024
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