Цифровой двойник в медицине: упреждающий уход за пациентами

Цифровой двойник (или Digital Twin) человека - это виртуальная копия-модель, которую можно протестировать и смоделировать, собрав огромные объёмы данных с помощью датчиков. Дальнейшее моделирование происходит на основе информации об образе жизни пациента, его регулярных привычек питания, данных о уровне сахара в крови многих других параметров. Эта технология помогает предупреждать пациента о неполадках со здоровьем, о возможных необходимых/показанных именно ему рецептах на лекарства, корректировках диеты, медицинских консультациях и других ситуациях. Digital Twin использует значительный объем данных от нескольких устройств Интернета вещей и использует модели на базе искусственного интеллекта (ИИ). Собственный цифровой двойник пациентов использует предыдущие данные из истории болезни других людей, которые хранятся на специальных защищённых серверах единого банка знаний в дата-центрах, чтобы помочь медицинским специалистам выбрать наиболее подходящий протокол диагностирования или лечения, назначать правильное лекарство, спрогнозировать результаты конкретной операции и контролировать хронические заболевания.

Администраторы и чиновники сектора здравоохранения уже осознали необходимость создания структуры, ориентированной на пациента, в основе которой лежит стремление внедрять более продвинутые способы предоставления лучшего лечения. Планирование, в цифровую эпоху, имеет решающее значение, поскольку медицинские организации и разработчики медицинских устройств продолжают свои инициативы по цифровой трансформации в диагностике, инновационных методах лечения, применении новых датчиков, продвинутых роботизированных систем и т.д.

Уже сейчас цифровые двойники обеспечивают обучение, оценку, анализ и динамическую перекалибровку, для более эффективного принятия решений, посредством использования данных из различных источников. Это сложные компьютерные модели, которые могут модифицироваться, изменяться и обновляться в режиме реального времени и являются точными цифровыми копиями реальных людей. При разработке реалистичных цифровых двойников используются соответствующие данные, предоставленные специалистами здравоохранения. Пациенты могут предотвратить медицинские кризисы, используя симуляции, которые выявляют признаки заболевания на ранней стадии. Они могут распознавать потенциальный рецидив заболевания, например, в случае рака. Прогностические возможности цифрового двойника могут также выявлять тенденции образа жизни и предупреждать пользователей о необычном поведении их самих или реакции организма, которые могут нанести вред их здоровью.

Обеспечивая упреждающий уход за пациентами, практикующие врачи могут повысить качество жизни наблюдаемых. Интегрируя функции искусственного интеллекта и машинного обучения с облачными приложениями, интерактивно сформированные виртуальные модели могут использовать данные в реальном времени, для создания точных прогнозов состояния здоровья людей. Сами пациенты тоже могут принимать участие в работе цифрового двойника, что мотивирует их вести более здоровый образ жизни. Использование этой технологии для вычисления медицинских данных способствует прозрачности и укреплению доверия на протяжении всего лечения. В результате и врачи, и пациенты получают лучший опыт в деле оказания квалифицированной медицинской помощи.

По сравнению с другими отраслями, в секторе здравоохранения действует больше факторов, что затрудняет разработку соответствующих стратегий, планирования мощностей и инсталяции различного медицинского оборудования, работу с персоналом и другие задачи. Имея виртуальную цифровую копию всей медицинской организации, с разграниченным доступом определённых специалистов учреждения к разным её разделам, можно своевременно отслеживать необходимость выполнения определённых действий для надлежащего функционирования всей инфраструктуры. Цифровой двойник большого структурного медучреждения позволяет администрации делать осознанный выбор в отношении обслуживания оборудования, техпроцессов жизнеобеспечения, задействованных мощностей, закупки лекарств и расходных материалов, инвестиций и управления персоналом.

Что касается разработчиков и производителей медицинского оборудования, то они теперь могут тестировать свою продукцию в различных условиях, не тратя дополнительных денег, используя технологии моделирования. Исследователи и инженеры могут обнаружить возможные дефекты конструкции на ранней стадии разработки прототипа, используя виртуальную модель медицинского устройства. Кроме того, изучая трёхмерные изображения анатомии человека, пользователи могут увидеть, как гаджет будет работать в реальных условиях. Использование технологии цифровых двойников в производстве медицинского оборудования повышает эффективность проектирования и соответствие нормативным требованиям. Когда используются вычислительные технологии, такие как искусственный интеллект, то даже можно предвидеть потенциальные проблемы до того, как они возникнут, что позволяет быстро отремонтировать или заменить важные компоненты. Создавая виртуальную копию существующего на рынке медицинского оборудования, производители могут отслеживать действия, собирать информацию о совокупности обстоятельств, которые сигнализируют о необходимости ремонта устройства, и начинать разработку моделей прогнозируемого обслуживания.

Цифровые двойники отличаются от предыдущих компьютерных моделей тем, что получают точные и своевременные данные и постоянно общаются с объектом, который представляют. Если рассматривать возможность использования цифровых двойников в таких областях, как обслуживание клиентов, открываются другие интересные возможности - технология может помочь предприятиям электронной коммерции анализировать тенденции и настраивать веб-сайты или приложения в соответствии с интересами каждого потребителя. В качестве альтернативы они могли бы активно и пассивно уменьшать раздражение клиентов посредством поддержки клиентов. Предлагая продукт как услугу, инновации позволяют компаниям разрабатывать новые бизнес-модели и осваивать новые отрасли. Эта стратегия хорошо работает для дорогих активов, от обладания которыми другие предприятия, возможно, захотят отказаться.

Чтобы получить необходимую инфраструктуру и знания, традиционные поставщики медицинских услуг развивают долгосрочное сотрудничество с технологическими компаниями, поскольку услуги виртуального здравоохранения набирают популярность. Мировая индустрия здравоохранения становится более устойчивой по мере преодоления препятствий. Больницы и пациенты сталкиваются с серьёзными проблемами из-за непредвиденных изменений рабочей нагрузки и отмены тестов. При необходимости технология визуализации должна быть функциональной и доступной. Незапланированные простои, связанные с сбоем системы, могут оказаться дорогостоящими, увеличить время ожидания и дискомфорт пациентов, а также ухудшить результаты лечения. Таким образом, существует необходимость решения различных задач в здравоохранении с использованием Digital Twin.

Растёт потребность в медикаментах и лекарственных средствах. Затраты, связанные с разработкой, растут вместе со временем вывода их на рынок и прибыльностью. Миллионы людей по всему миру теперь имеют ещё меньше доступа к методам лечения, которые могли бы спасти их жизни. Такие проблемы решаются путём создания технологических решений для оценки медицинских изделий, исключения испытаний на людях на этапе разработки, обеспечения быстрой, безопасной и доступной процедуры.

Для создания высокоточного и эффективного цифрового двойника крупного медицинского центра необходимо сотрудничество руководителей больниц, врачей, административного персонала, архитектора здания, технологического партнёра, поставщиков оборудования и многих других специалистов. Междисциплинарная группа регулярно оценивает эффективность функционирования модели, чтобы убедиться, что она выдаёт надёжную информацию и повышает эффективность работы больницы. Виртуальный двойник может снизить потребность в дорогостоящих модификациях, после реорганизации отделения, помочь спланировать корректировки или дополнения к отделениям медицинской помощи. Комплексное представление ряда реальных вещей и процессов может быть создано с использованием данных нескольких цифровых двойников (от филиалов или подразделений организации). По мере расширения использования, эти технологические новшества будут уделять больше внимания системам и процедурам, связанным с финансами, цепочками поставок, производством и логистикой. Ведь каждая организация здравоохранения стремится улучшить качество обслуживания пациентов, одновременно повышая эффективность, пропускную способность и качество оказания медицинской помощи. Чтобы обеспечить бесперебойную работу процедурных помещений, операционных, коек в отделениях интенсивной терапии и палат для пациентов, так как это ограниченные ресурсы, которые необходимо планировать и «обслуживать» регулярно.

Кроме того, данные из электронных медицинских кар, реестров заболеваний и других ресурсов могут быть объединены с данными пациентов из носимых персональных устройств и других гаджетов. С помощью этих огромных наборов данных можно точно отобразить каждого человека и провести моделирование, чтобы предсказать эффективность различных лекарств для него, разработать высокоиндивидуализированные планы лечения и получить ранние предупреждения о предрасположенности пациента к болезням или другим расстройствам.

Благодаря развитию моделирования человеческого тела и совершенствованию медицинского лечения с помощью цифрового мониторинга, Digital Twinи в секторе спортивной медицины меняют подход к осуществлению клинических осмотров и проведению медицинского вмешательства. Врач, осматривающий спортсмена, проведёт компьютерное моделирование, чтобы понять, как организм будет функционировать в различных реальных условиях. Преимущество этого подхода, по сравнению с предотвращением повторных травм перед питч-тестированием, заключается в том, что он значительно быстрее и дешевле. Кроме того, технология проводит анализ рисков в различных ситуациях «что, если» и помогает спортивным тренерам максимизировать эффективность спортсмена. При выполнении аналитического процесса, вопросы правильности допуска к соревнованиям из результатов тестирования, являются важными аспектами.

Искусственный интеллект и машинное обучение необходимы для контроля качества и тестирования, поскольку в цифровые двойники включены факторы реального мира. Поскольку они зависят от более обширной экосистемы Интернета вещей, то все датчики и источники данных должны работать вместе безупречно. Для максимальной точности и минимального количества ошибок тщательное тестирование данных гарантирует, что интеграция информационных потоков из многих источников происходит без сбоев и в реальном времени. Кроме того, тестирование Интернета вещей имеет решающее значение для обеспечения полной работоспособности различных датчиков и устройств, а также безопасности и соответствия полученных данных.

Использование новой технологии может изменить способ управления клиническими исследованиями. Использование цифровых двойников позволяет быстро определить наиболее перспективные направления исследований, что изменило методы проведения исследований на ранних стадиях. Например, цифровой двойник может сократить необходимое количество участников за счет виртуализации контрольной группы. Внедрение устройств Интернета вещей и телемедицинских процедур, позволяющих обеспечить виртуальное присутствие и увеличить географическое разнообразие участников испытаний, может помочь повысить уровень всего исследования. Это помогает учёным и фирмам работать лучше, виртуализируя сложные активы и процедуры. Потом врач сможет выбрать оптимальное лечение: хирургическое вмешательство, лучевую или гормональную терапию, используя данные пациента, генетическую информацию и результаты лабораторных исследований. Статистические модели будут использоваться для определения недостающих параметров, а доступные клинические данные от этого человека будут использоваться для воспроизведения состояния здоровья других людей.