Przeniesienie naszych danych medycznych do różnych aplikacji internetowych to kwestia czasu. Choć pojawiają się obawy o ich bezpieczeństwo, to mogą nam uratować życie. Np. dzięki wizualizacji serca w hologramowym obrazie 3D chirurg może precyzyjniej zaplanować operację. Przed podaniem leku pacjentowi można sprawdzić jego potencjalną reakcję. Wiele innych przykładów, zwanych w medycynie cyfrowym bliźniakiem, w artykule Joanny Szyman, prezeska zarządu Grupy NEO Hospital, zarządzającej krakowskim Szpitalem Na Klinach.
Koncepcja medycyny spersonalizowanej odgrywa coraz ważniejszą rolę w sektorze opieki zdrowotnej, a do jej urzeczywistnienia przybliża nas technologia cyfrowego bliźniaka (DT). Rozwój technologii big data, cloud computing, wirtualnej rzeczywistości i internetu rzeczy (IoT) stworzył techniczne podstawy do zastosowania cyfrowego bliźniaka (DT), a tym samym zapewnił klinicystom i naukowcom bardziej szczegółowy wymiar do badania, występowania i rozwoju chorób oraz do przeprowadzania bardziej precyzyjnych diagnoz i terapii.
„Nie ma choroby – jest pacjent”
Rozwój technologii medycznych jest w dużym stopniu konsekwencją tego, że w porównaniu z innymi dyscyplinami, immanentną cechą medycyny jest niepewność. A to sprawia, że praktyka medyczna jest niezwykle trudna. Dlatego też w ciągu ostatnich kilku dekad coraz więcej uwagi poświęca się medycynie precyzyjnej, która oznacza podejście do leczenia i zapobiegania chorobom, a także które uwzględnia zmienność genów, środowiska i stylu życia poszczególnych osób. Ponieważ symulacja odgrywa coraz ważniejszą rolę w medycynie, w przyszłości medycyna personalizowana pozwoli na zapewnienie pacjentowi zindywidualizowanej diagnozy i leczenia.
Czym jest cyfrowy bliźniak?
Popularność badań nad cyfrowym bliźniakiem w medycynie gwałtownie rośnie na całym świecie od 2010 roku.
Wstępne znaczenie cyfrowego bliźniaka obejmowało obiekt fizyczny, obiekt wirtualny i ich połączenia. Gwałtowny rozwój technologii komunikacyjnych, technologii czujników, analizy big data, IoT oraz technologii symulacyjnych doprowadził do wykładniczego wzrostu badań nad cyfrowym bliźniakiem.
Następnie koncepcja cyfrowego bliźniaka została ponownie zdefiniowana, jako cyfrowa replikacja żywych lub nieożywionych obiektów fizycznych, co otworzyło drzwi do korzystania z technologii cyfrowego bliźniaka dla ludzi, np. poprzez kopię ludzkich narządów, tkanek lub komórek, która stale dostosowuje się do zmian w danych. Jednak cyfrowy bliźniak to coś więcej niż tylko model cyfrowy, który jest połączony z prawdziwy obiektem dzięki różnym pojawiającym się technologiom. Jest to żywy, inteligentny i ewoluujący model, który może optymalizować procesy i stale przewidywać przyszłe stany, np. defekty, uszkodzenia i powikłania, poprzez optymalizację w pętli zamkniętej między cyfrowym bliźniakiem a otaczającym środowiskiem.
Tym samym cyfrowy bliźniak ma ogromny potencjał zastosowań dla pacjentów lub szpitali w celu poprawy leczenia i diagnostyki.
Innowacje w hematoonkologii
Obszary zastosowania cyfrowego bliźniaka w opiece zdrowotnej
Technologia cyfrowych bliźniaków w opiece medycznej pomaga przenosić ze świata rzeczywistego do wirtualnego, np. modele obiektów, łańcuchy dostaw, wyroby medyczne, a nawet ludzkie organy, tkanki czy komórki. Dzięki temu możemy:
- przewidywać i identyfikować wąskie gardła w procesach,
- modelować scenariusze – np. projektowanie i symulacje operacji chirurgicznych,
- wspierać edukację medyczną np. z wykorzystaniem wirtualnej rzeczywistości i sztucznej inteligencji,
- świadczyć personalizowaną opiekę medyczną.
Przykłady klinicznego zastosowanie cyfrowego bliźniaka
Wspomagany przez ulepszenia technologii inżynieryjnych, przemysł medyczny stopniowo przechodził od medycyny tradycyjnej do medycyny cyfrowej, a następnie do medycyny informacyjnej, co zaowocowało dzisiejszą koncepcją medycyny inteligentnej, która w większym stopniu zaspokaja indywidualne potrzeby w zakresie profilaktyki i personalizowanego leczenia. Celem budowy systemu diagnostyki i leczenia cyfrowego bliźniaka jest realizacja medycyny precyzyjnej. Istotą medycyny precyzyjnej jest personalizacja, dzięki której leczenie jest skoncentrowane na pacjencie, przy użyciu sztucznej inteligencji lub innych najnowocześniejszych technologii w celu dokładnego zlokalizowania przyczyny choroby pacjenta.
Rak endometrium – nadzieja w immunoterapii
Choroby sercowo-naczyniowe – spojrzenie w głąb serca
Zastosowanie cyfrowego bliźniaka w układzie sercowo-naczyniowym obejmuje tworzenie modeli serca cyfrowego bliźniaka i precyzyjne leczenie chorób sercowo-naczyniowych. Modele można wykorzystać do dokładnego określenia najcenniejszej podstawy diagnostycznej i wiarygodnego wnioskowania o biomarkerach za pomocą nieinwazyjnych procedur. Kluczem do diagnozy kierowanej przez cyfrowego bliźniaka jest spersonalizowana konstrukcja modelu. Podejście to zostało przyjęte do obliczania spadków ciśnienia w przypadku niedrożności przepływu i okazało się, że jest dokładniejsze niż stosowanie się do wytycznych klinicznych. Opracowano również spersonalizowane modele cyfrowego bliźniaka oparte na unikalnych obrazach serca uzyskanych za pomocą tomografii komputerowej (CT) przed zabiegiem chirurgicznym. Narzędzie to łączy obrazy tomografii komputerowej w jeden obraz anatomii serca pacjenta i zapewnia trójwymiarowy wgląd w położenie urządzeń podczas operacji, co może uprościć wcześniejsze planowanie zabiegu i pomóc chirurgowi wybrać najlepsze urządzenie.
Chirurgia – jak usuwać guzy, sklasyfikowane jako nieoperacyjne?
Ideą wykorzystania cyfrowego bliźniaka w polu chirurgicznym jest stworzenie modelu pacjenta dla wielodyscyplinarnych zespołów w celu zaplanowania operacji i weryfikacji anatomii, a tym samym uniknięcia niezamierzonego uszkodzenia struktur anatomicznych.
Trójwymiarowa wizualizacja w mieszanej rzeczywistości obrazowych danych medycznych jest wykorzystywana w krakowskim Szpitalu na Klinach (NEO Hospital) do wspomagania chirurgii zaawansowanych nowotworów przewodu pokarmowego. Większość guzów nowotworowych jest obecnie diagnozowana dzięki zastosowaniu tomografii komputerowej (CT), rezonansu magnetycznego (MRI) lub ultrasonografii (USG). Chirurgia jest preferowanym sposobem leczenia większości guzów litych i ma kluczowe znaczenie dla rokowania. Jednak istnieje grupa chorych na nowotwory lite zdyskwalifikowana z zabiegu operacyjnego z powodu uznania guza za nieresekcyjny na podstawie klasycznych metod obrazowych. Wykorzystanie techniki 3D pozwala dokładnie określić wymiary zmiany nowotworowej oraz jej topografię, daje możliwość realistycznego, pełnego wglądu w naturę patologii. Spojrzenie na płaski dwuwymiarowy obraz może nie być wystarczające by podjąć właściwą decyzję, kwalifikacji do leczenia operacyjnego. Dzięki precyzji obrazowania 3D chirurg onkolog jest w stanie wybrać optymalny zakres zabiegu i ustalić, czy jego zastosowanie skutkuje korzyścią kliniczną dla pacjenta. Holograficzna wizualizacja 3D danych może współpracować bezpośrednio ze szpitalnym systemem PACS (ang. Patient Archiving And Communication System), umożliwiając natychmiastowe pobieranie danych obrazowych w środowisku przedoperacyjnym i na sali operacyjnej. Jego głównym celem jest dostarczanie obrazów diagnostycznych wspomagających decyzje o kwalifikacji do leczenia chirurgicznego, proces planowania operacji oraz podejmowanie decyzji podczas zabiegu. Trójwymiarowa wizualizacja w mieszanej rzeczywistości obrazowych danych medycznych daje użytkownikowi lepszą świadomość przestrzenną, umożliwia interakcję z hologramami powstałymi z danych obrazowych pacjenta za pomocą komend głosowych i gestów dłoni bez naruszania sterylności pola operacyjnego.
Widok zdalnego połączenia między stacją roboczą, a goglami.
Źródło zdjęcia: https://link.springer.com/article/10.1007/s00432-021-03680-w
Farmacja – spersonalizowane leczenie
Leki stosowane w leczeniu powinny być spersonalizowane, ponieważ ludzkie ciała i fizjologia są różne. Modele cyfrowego bliźniaka, utworzone przy użyciu kodu genetycznego, mogą ujawnić zmiany w działaniu organizmu i zapewnić naukowcom bardziej opłacalną możliwość oceny nowych związków z dokładniejszymi wynikami.
W fazie operacyjnej cyfrowy bliźniak może stale dostarczać w czasie rzeczywistym informacje dotyczące kontroli i optymalizacji procesu w celu wspierania rozwoju produktu i analizy ryzyka. Nowe podejścia do tworzenia cyfrowego bliźniaka, integrują informacje ze źródeł naukowych i klinicznych oraz pomagają w odkrywaniu i badaniu leków, identyfikacji biomarkerów, opracowywaniu testów, badaniach przesiewowych i optymalizacji badań klinicznych. Wykazano, że modele cyfrowego bliźniaka działają dobrze i są wspierane przez Internet rzeczy, sztuczną inteligencję i wiele innych zaawansowanych technologii.
COVID-19 – udana symulacja procesu szczepień
Pandemia COVID-19 wywołała ogromne zainteresowanie modelowaniem i symulacją chorób zakaźnych. Podczas pandemii konieczne było znalezienie sposobu na zaszczepienie większej liczby osób w krótszym czasie, zwłaszcza w obliczu braku pracowników opieki zdrowotnej. Stąd też opracowano system cyfrowego bliźniaka dla procesu szczepienia. System umożliwiał symulację pacjentów w czasie rzeczywistym i tworzył dynamiczne centrum szczepień. Wirtualny model można było uruchomić w celu znalezienia problemów i rozwiązania ich w rzeczywistym systemie, poprawiając w ten sposób skuteczność szczepień.
Inne praktyczne obszary zastosowania cyfrowego bliźniaka
Zastosowanie DT w medycynie koncentruje się głównie na zarządzaniu zdrowiem osobistym, zwłaszcza osób starszych. Opisano już model dla żywienia precyzyjnego, łącząc informacje uzyskane z genomu ze zmiennymi odpornościowymi i biologicznymi. Taki model może poprawić wybory żywieniowe i zapewnić wysoce zindywidualizowane zalecenia dotyczące stylu życia. Może zrewolucjonizować leczenie otyłości i chorób współistniejących oraz stanowić filar zdrowego starzenia się.
Wsparcie psychologiczne w chorobie
Rozwój badań nad cyfrowym bliźniakiem
Budowa modeli jest podstawą badań nad cyfrowym bliźniakiem w medycynie, łącząc anatomię człowieka i technologię cyfrową poprzez przetwarzanie obrazu, cyfrowe przetwarzanie zbiorów, modelowanie matematyczne i inne technologie. Ich liczba nad zastosowaniem cyfrowego bliźniaka będzie rosła wraz postępem technologii IoT, Big Data i AI. Według raportu Health Market, globalne wydatki na IoT w dziedzinie opieki zdrowotnej mają osiągnąć do 2025 r. 188,2 mld USD przy stopie wzrostu 21,0%.
Marcin Czech: Polska wysoko na świecie w badaniach klinicznych
{news:1055332]
Naukowcy cyfrowo przetwarzają dwuwymiarowe (2D) przekroje poprzeczne ludzkiego ciała i wykorzystują trójwymiarową (3D) technologię rekonstrukcji, aby ustalić intuicyjny trójwymiarowy kształt ludzkiego ciała, umożliwiając wizualizację struktury, np. danego organu.
Technologia cyfrowego bliźniaka w medycynie przyszłości
Cyfrowy bliźniak jest rozwiązaniem dla medycyny precyzyjnej, która wymaga integracji i przetwarzania dużej ilości danych. Internet rzeczy zapewnia wsparcie techniczne dla ogólnego postrzegania jednostki fizycznej za pomocą metod gromadzenia danych, takich jak kody 2D, karty do gromadzenia danych i czujniki. Są one niezbędne do zbierania danych w czasie rzeczywistym, a następnie sprzężenia zwrotnego na temat przetwarzanych danych w celu optymalizacji modeli i regulacji działania poprzez technologię komunikacyjną.
Przewiduje się, że poszczególne osoby będą miały własnego cyfrowego bliźniaka. Połączenie cyfrowego bliźniaka i sprzętu medycznego zapewni nową platformę i metodę zarządzania zdrowiem osobistym i usługami opieki zdrowotnej. Ponadto przy pomocy cyfrowego bliźniaka i przetwarzania dużych zbiorów danych, można przeprowadzać symulacje przy użyciu modeli pacjentów, aby znaleźć dokładne cele leczenia i odpowiednie leki lub metody leczenia pacjentów w ramach realizacji idei medycyny personalizowanej. Wreszcie tworzenie cyfrowego bliźniaka w szpitalach lub na oddziałach szpitalnych pozwala na sprawne zarządzanie zasobami medycznymi i planowanie działań medycznych zorientowanych na potrzeby.
Dane medyczne – czy są bezpieczne?
Technologia cyfrowego bliźniaka znalazła już zastosowania w medycynie, jako wsparcie w leczeniu chorób układu krążenia, ortopedii, chirurgii, czy farmacji itp. Zastosowanie technologii cyfrowego bliźniaka z powodzeniem pomogło rozwiązać kilka problemów, takich jak monitorowanie w czasie rzeczywistym, dynamiczna analiza i precyzyjne leczenia chorób, z którymi trudno było walczyć tradycyjnymi metodami. Technologia ta ma takie zalety jak: nieinwazyjność, sterowalność, powtarzalność itp. Jednocześnie może uzyskiwać dane zdrowotne pacjentów w czasie rzeczywistym za pomocą urządzeń do noszenia lub czujników w celu przeprowadzenia analizy w czasie rzeczywistym, tak jak w celu ciągłego monitorowania i zapobiegania rozwojowi lub dalszemu pogarszaniu się stanu zdrowia.
Ponadto, cyfrowy bliźniak umożliwia dobór bardziej precyzyjnych opcji leczenia dla indywidualnego pacjenta poprzez wykorzystanie metod i zasad opartych na algorytmach w bioinformatyce. Technologia cyfrowego bliźniaka może być wykorzystywana zarówno w opiece nad pacjentami, jak i w zarządzaniu szpitalami. Za pomocą cyfrowego bliźniaka można przewidywać i oceniać scenariusze w środowisku wirtualnym w celu planowania i wdrażania w środowisku rzeczywistym, co zmniejszy ryzyko i obniży koszty (np. w procesie kształcenia kadr medycznych). Może również przesyłać informacje o metodach leczenia i lekach do modeli cyfrowego bliźniaka w celu walidacji, co może zoptymalizować opcje leczenia i ostatecznie umożliwić wczesną diagnozę lub zapobieganie chorobom.
Jednak skuteczność technologii zależy w dużej mierze od dokładności symulacji. Istnieją również zagrożenia społeczno-etyczne. Prywatność, która wydaje się być najważniejszym ryzykiem społeczno-etycznym, jest głównym powodem, dla którego technologia cyfrowego bliźniaka napotyka ograniczenia.
Autorka: Joanna Szyman – prezeska zarządu Grupy NEO Hospital, wiceprezeska zarządu w Grupie Upper Finance oraz członkini Rady Naczelnej Polskiej Federacji Szpitali
Zgłoś naruszenie/Błąd
Pozytywnie
Neutralnie 
Negatywnie
Lubię to!
Super
Ekscytujący 
Ciekawy
Smieszny
Smutny
Wściekły
Przerażony
Szokujący
Wzruszający
Rozczarowany
Zaskoczony
Prawda
Manipulacja
Fake news
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS