Medinsights & Hospital Universitario Karolinska – CardioTwin
La empresa biotecnológica francesa impulsada por IA, MedInsights, en colaboración con el Hospital Universitario Karolinska de Suecia, ha obtenido más de 200.000 € de financiación del programa Eureka para desarrollar CardioTwin, una plataforma de gemelo digital basada en inteligencia artificial, diseñada para transformar la gestión de las enfermedades cardiometabólicas (CMD) y sus multimorbilidades asociadas.
Las CMD, como las enfermedades cardíacas y la diabetes tipo 2, a menudo coexisten con otras afecciones crónicas, lo que genera casos complejos que las herramientas clínicas poblacionales actuales no gestionan de manera eficaz. Este proyecto tiene como objetivo construir gemelos digitales moleculares informados y fiables para CMD con perfiles de multimorbilidad. La iniciativa incluye un estudio piloto con el Hospital Universitario Karolinska dentro del sistema sanitario sueco, que integrará datos clínicos, estudios de laboratorio, estilos de vida y perfiles metabólicos de diversas generaciones y grupos demográficos en un sistema unificado e interoperable.
Una línea de procesamiento escalable, basada en algoritmos explicables (xAI), garantizará el tratamiento de datos conforme al RGPD, cumpliendo los principios FAIR y poniendo énfasis en la calidad, validación y trazabilidad de los datos.
El Hospital Karolinska aporta su experiencia clínica y acceso a una base de datos combinada y curada con más de 2 millones de registros de pacientes de los estudios Lp(A) Stockholm y STRIREG para validar la plataforma en entornos reales. CardioTwin se apoya en el marco NEXUS-Rx para identificar dianas diagnósticas y terapéuticas de las CMD, utilizando inteligencia artificial avanzada, herramientas de aprendizaje automático asistidas por Gen AI y tecnologías de visión por ordenador para detectar compuestos dirigidos a rutas biológicas específicas en estas enfermedades estratificadas.
El proyecto también prioriza la participación activa de los usuarios finales para garantizar la relevancia clínica, la confianza y la sostenibilidad de los modelos. Este enfoque colaborativo implica el codesarrollo con profesionales de la salud y con pacientes desde las fases iniciales. La integración de mecanismos Human-in-the-loop (HITL) permite la retroalimentación continua al ajustar las recomendaciones de IA mediante intervención humana.
Una vez implementado, CardioTwin podría ayudar a los médicos a realizar evaluaciones de riesgo más precisas, apoyar a las farmacéuticas en el desarrollo de fármacos mediante ensayos virtuales y empoderar a los pacientes mediante tratamientos más personalizados y transparentes. A largo plazo, esta plataforma podría reducir los costes sanitarios gracias a intervenciones más tempranas y a mejores resultados en enfermedades crónicas.
