Tecnologias, Aplicações Clínicas e Barreiras de Implementação de Gêmeos Digitais em Cardiologia de Precisão: Revisão Sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaJMIR cardio8 jan 202611 citações

O que aconteceu

Sistemas gêmeos digitais estão emergindo como ferramentas promissoras em cardiologia de precisão, permitindo simulações dinâmicas, específicas do paciente para apoiar o diagnóstico, avaliação de risco e planejamento de tratamento. No entanto, a atual paisagem do desenvolvimento, validação e implementação de gêmeos digitais cardiovasculares permanece fragmentada, com variabilidade substancial nas abordagens de modelagem, uso de dados e práticas de notificação. Esta revisão sistemática tem como objetivo sintetizar o atual estado da pesquisa cardiovascular digital gemelar, abordando 11 questões de pesquisa que abrangem tecnologias de modelagem, infraestrutura de dados, aplicações clínicas, impacto clínico, barreiras de implementação e considerações éticas. Buscamos sistematicamente 5 bases de dados (PubMed, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore e Google Scholar) e rastreamos 330 registros. Quarenta e dois estudos originais atenderam aos critérios de elegibilidade pré-definidos e foram incluídos. A extração dos dados foi guiada por 11 questões temáticas de pesquisa. As estratégias de modelagem, modalidades de dados, formatos de visualização, casos de uso clínico, impactos relatados, limitações e questões éticas ou legais foram codificadas e resumidas. O risco de viés foi avaliado utilizando-se um checklist personalizado para estudos de modelagem, o Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST) para modelos de predição e o Risk of Bias in Non-Randomized Studies - of Interventions (ROBINS-I) para estudos observacionais.

O que encontraram

A maioria dos gêmeos digitais (29/42, 69%) dependia de modelos mecanicistas, enquanto as abordagens híbridas mecanicistas orientadas por dados e desenhos puramente orientados por dados eram menos frequentes (13/42, 31%). Apenas 18 estudos descreveram explicitamente ML ou IA, na maioria das vezes aprendizagem profunda, métodos bayesianos ou algoritmos de otimização. A personalização dependia principalmente da imagem (32/42, 76%) e eletrocardiografia ou outros sinais elétricos (18/42, 43%). A visualização foi dominada (41/42, 98%) por figuras estáticas e instantâneos anatômicos. Clinicamente, gêmeos digitais foram mais comumente aplicados ao planejamento terapêutico, predição de risco e monitoramento. Os benefícios relatados foram focados em melhores decisões e impactos relacionados à terapia, com relatos ocasionais (8/42, 19%) de maior acurácia ou diagnóstico mais rápido, mas houve evidência limitada de melhorias a jusante nos resultados dos pacientes. As principais barreiras incluíram fortes pressupostos e simplificações de modelos; alto custo computacional; restrições de qualidade e disponibilidade de dados; validação externa limitada; e desafios no desempenho em tempo real, integração de fluxo de trabalho e usabilidade. A discussão explícita sobre questões éticas, legais ou de governança foi rara (7/42, 17%).

Por que isso importa

Gêmeos digitais cardiovasculares apresentam potencial substancial para avançar na cardiologia de precisão, relacionando modelos fisiológicos personalizados com suporte de decisão clínica, particularmente para planejamento terapêutico e predição de risco em arritmia e insuficiência cardíaca. No entanto, a implementação do mundo real é condicionada pela heterogeneidade metodológica, restrição de dados e práticas de validação, abertura limitada de códigos e modelos e comprometimento esparso com questões éticas e de governança. Pesquisas futuras devem priorizar quadros de avaliação padronizados, validação clínica robusta, design de sistema interoperável e centrado no usuário e desenvolvimento eticamente fundamentado, centrado no paciente para realizar o valor clínico total dos sistemas digitais gêmeos.

Tradução automática do resumo original, publicado em JMIR cardio sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.