Este documento presenta el Marco de Twin Digital para Planificación de Cuidados Personalizados (DT4PCP), un nuevo enfoque para la gestión de enfermedades crónicas, específicamente la Diabetes Tipo 2 (T2D). El marco integra datos de pacientes en tiempo real con algoritmos de aprendizaje automático para predecir visitas al departamento de emergencias (DE) y ajustar las estrategias de cuidados en consecuencia. Las características clave del DT4PCP incluyen:
- Representación virtual en tiempo real de la salud del paciente
- Modelos predictivos para el riesgo de visitas al DE
- Simulación de diferentes intervenciones
- Estrategias de cuidados personalizados para reducir las visitas al DE
- Integración de determinantes sociales de la salud (DSH) y otros datos contextuales
El marco DT4PCP se implementa como DT4PCP-T2D para la gestión de la T2D. Demostra el potencial de la tecnología de twin digital para revolucionar los cuidados de enfermedades crónicas. Las hallazgos clave incluyen:
- Los modelos preentrenados predicen las visitas al DE con alta precisión
- Los predictores clave de las visitas al DE incluyen DSH, factores clínicos y patrones de utilización de servicios de salud
- DT4PCP-T2D identifica a los pacientes de alto riesgo y proporciona recomendaciones personalizadas para reducir las visitas al DE
El marco proporciona insights personalizados en tiempo real y apoya la gestión proactiva de enfermedades. Beneficia a proveedores de salud, administradores, responsables de políticas y pacientes de la siguiente manera:
- Identificación de pacientes de alto riesgo
- Apoyo a la asignación de recursos dirigida
- Mejora de la toma de decisiones clínicas
- Mejora de la participación del paciente
- Información de estrategias de salud pública
- Reducción de visitas innecesarias al DE y costos de salud
El estudio destaca el potencial de la tecnología DT para la medicina personalizada y la gestión de enfermedades crónicas. Sin embargo, se deben abordar limitaciones como las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la necesidad de realizar más investigaciones para optimizar su impacto en el mundo real.