Paradigma de gemelo digital en la predicción y el manejo de la diabetes

Área de la Ciencia:

• * Salud digital; * Modelado computacional; * Medicina de precisión

Sus antecedentes:

• * El manejo tradicional de la diabetes es reactivo, lo que conduce a un control deficiente y complicaciones.
• * La tecnología de gemelos digitales (DT) ofrece un enfoque proactivo y personalizado a través de réplicas virtuales.
• * Las aplicaciones actuales de DT en la diabetes requieren una mayor validación clínica y evaluación de factibilidad.

Objetivo del estudio:

• * Revisar las aplicaciones actuales de la tecnología de gemelos digitales en la predicción y el manejo de la diabetes.
• * Examinar los desafíos y el potencial futuro de los gemelos digitales en la atención de la diabetes.
• * Sintetizar la evidencia sobre el papel de los gemelos digitales en la predicción de glucosa, la dosificación de insulina y el riesgo de complicaciones.

Principales métodos:

• * Búsqueda bibliográfica exhaustiva en PubMed, Scopus, Web of Science y IEEE Xplore (2015-2024).
• * Síntesis crítica de artículos revisados por pares sobre gemelos digitales en diabetes, modelado predictivo y optimización terapéutica.
• * Comparación de enfoques metodológicos, métricas de rendimiento y desafíos de implementación.

Principales resultados:

• * Los gemelos digitales muestran potencial en la predicción de glucosa, la dosificación personalizada de insulina, la optimización de la dieta y la evaluación del riesgo de complicaciones.
• * La integración de la monitorización continua de glucosa, sensores portátiles y algoritmos de aprendizaje automático mejora las capacidades de los gemelos digitales.
• * La calidad de la evidencia varía, y la mayoría de los estudios son implementaciones de prueba de concepto o piloto.

Conclusiones:

• * La tecnología de gemelos digitales es un paradigma en evolución para la atención de precisión de la diabetes.
• * Abordar la privacidad de los datos, los requisitos de validación y las complejidades de integración son cruciales para la implementación.
• * La efectividad a largo plazo, la mitigación del sesgo algorítmico y la generalización requieren una mayor investigación para una adopción equitativa.