Nuestra infraestructura permite la prevención y el monitoreo de condiciones de salud mediante tecnología de gemelo virtual
BioTwin construye un gemelo digital integral de cada individuo integrando múltiples capas de datos biológicos, conductuales y clínicos. Esto es lo que se necesita para construir tu gemelo virtual.
Lo que recopilamos para construir tu gemelo
Metabolitos
Moléculas pequeñas que reflejan el metabolismo celular y las vías energéticas.
Glucosa, lactato, aminoácidos, cortisolLípidos
Compuestos grasos esenciales para la estructura celular y la señalización.
Colesterol, triglicéridos, fosfolípidosProteómica
Moléculas funcionales que indican la salud de los órganos y estados de enfermedad.
Albúmina, PCR, enzimas, marcadores inflamatoriosGenética
Información a nivel de ADN que define predisposiciones, respuestas a fármacos y perfiles de riesgo a largo plazo.
SNPs, puntuaciones de riesgo poligénico, farmacogenómicaBiomarcadores visuales
Análisis por IA de rasgos faciales, condiciones cutáneas e indicadores físicos a partir de fotos.
Análisis facial, salud de la piel, patrones morfológicosBiomarcadores vocales
Análisis de patrones de voz para detección de estrés, marcadores cognitivos e indicadores respiratorios.
Niveles de estrés, patrones del habla, temblor vocalBiomarcadores retinales y oculares
Análisis de imágenes oculares para indicadores de riesgo cardiovascular, neurológico y metabólico.
Imagen retinal, patrones de presión ocularWearables y biometría
Monitoreo continuo desde dispositivos de consumo y clínicos para seguimiento de salud en tiempo real.
Frecuencia cardíaca, sueño, actividad, HRV, SpO2Cómo construimos el gemelo virtual
Nuestros modelos de IA procesan estas entradas multimodales para crear una réplica digital dinámica y en evolución de cada individuo.
Integración de datos
Fusión de datos multimodales de resultados de laboratorio, wearables, entradas multimedia, cuestionarios y sistemas de HCE vía HL7 FHIR.
- Biomarcadores, biometría y resultados reportados por pacientes
- Datos genómicos, de microbioma y moleculares
- Análisis de biomarcadores visuales, vocales y retinales
- Integración de HCE vía HL7 FHIR
Modelos de riesgo con IA
Conjunto de modelos específicos de dominio entrenados con datos de salud longitudinales para predicción de riesgos.
- Modelos de riesgo específicos por enfermedad con salidas interpretables
- Predicción de trayectorias usando aprendizaje profundo temporal
- Inferencia causal para modelado de intervenciones
- Cuantificación de incertidumbre para soporte a decisiones clínicas
Seguimiento longitudinal
Mediciones repetidas a lo largo del tiempo para capturar la dinámica de salud y la respuesta a intervenciones.
- Actualizaciones continuas del modelo con nuevos datos
- Reevaluación trimestral para poblaciones estables
- Muestreo adaptativo para individuos de alto riesgo
- Detección de tendencias y señalización de anomalías
Cómo funciona el gemelo virtual
Desde la recolección de muestras hasta el soporte a decisiones clínicas — un proceso continuo y en evolución.
Recolectar
Muestras multi-ómicas, datos de wearables, biomarcadores visuales y vocales se recopilan mediante un protocolo simple en casa o visita clínica.
Analizar
Los modelos de IA procesan e integran todas las capas de datos para construir una réplica digital integral del individuo.
Detectar
Puntuación de riesgo en 5 dominios clínicos y 15 condiciones, con señalización de anomalías y detección de tendencias a lo largo del tiempo.
Apoyar
Los clínicos reciben información accionable, informes de riesgo y soporte a decisiones — ellos deciden sobre el diagnóstico y tratamiento.
Fundamentos científicos
El enfoque de BioTwin se basa en investigación biomédica revisada por pares que respalda el perfilado longitudinal, la integración multi-ómica y el modelado de gemelo virtual para una mejor estratificación del riesgo clínico.
Oncología
La investigación de perfilado metabolómico respalda la detección temprana basada en sangre y la estratificación de riesgos en los principales cánceres.
Neurología
La investigación metabolómica y del microbioma respalda la identificación más temprana de señales biológicas en trastornos neurodegenerativos y del estado de ánimo.
Cardiología
El perfilado metabolómico mejora la estratificación del riesgo cardiovascular y la diferenciación de fenotipos más allá de las mediciones de biomarcadores individuales.
Medicina del estilo de vida
La investigación metabolómica a gran escala demuestra firmas biológicas predictivas que preceden la aparición de enfermedades metabólicas.
Vida y salud a largo plazo
La investigación metabolómica del envejecimiento demuestra asociaciones reproducibles con la esperanza de vida saludable y el riesgo de enfermedad a largo plazo.