Cyfrowy bliźniak: rewolucja technologiczna w opiece zdrowotnej

Cyfrowy bliźniak to zaawansowany model komputerowy, który odzwierciedla fizyczny obiekt lub system. W medycynie, cyfrowy bliźniak odnosi się do cyfrowej repliki pacjenta, która pozwala na symulację, monitorowanie i analizę różnych aspektów zdrowia w czasie rzeczywistym. Technologia ta wykorzystująca big data, sztuczną inteligencję (AI), cloud computing,  wirtualną rzeczywistość  i uczenie maszynowe ma potencjał zrewolucjonizować opiekę zdrowotną poprawiając diagnostykę, personalizację leczenia i zarządzanie zdrowiem. Jego praktyczne wykorzystanie oznacza nowe możliwości dla lekarzy i naukowców  w zakresie badania rozwoju chorób, prognozowania ich przebiegu jak również weryfikacji różnych terapii, bez ryzyka dla pacjenta. W obliczu wzrostu chorób przewlekłych i skomplikowanych przypadków klinicznych, istnieje coraz większe zapotrzebowanie na innowacyjne technologie, które zwiększają efektywność i skuteczność terapii. Cyfrowy bliźniak, będący kluczowym komponentem Przemysłu 4.0, dostarcza takie innowacje, ustanawiając nowe standardy w opiece zdrowotnej. Obecnie wartość globalnego rynku technologii cyfrowych bliźniaków przekracza 10 miliardów USD, a prognozy wskazują na wzrost tego rynku o ponad 67% rocznie przez najbliższe pięć lat. Taka dynamiczna ekspansja rynku świadczy o znaczącym potencjale i rosnącym zainteresowaniu zastosowaniem cyfrowych bliźniaków zwłaszcza w branży medycznej, podkreślając jej znaczenie w przyszłości opieki zdrowotnej. W tym artykule w rozmowie z Joanną Szyman – Prezeską Neo Hospital, omówimy koncepcję cyfrowego bliźniaka, jego zastosowania, korzyści i wyzwania związane z jego wdrożeniem w medycynie.

Czym dokładnie jest cyfrowy bliźniak i jak działa?

Cyfrowy bliźniak to wirtualny model fizycznego obiektu, systemu lub procesu, który jest aktualizowany w czasie rzeczywistym na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł. W kontekście medycyny, cyfrowy bliźniak pacjenta tworzy kompleksowy obraz stanu zdrowia, uwzględniając dane z urządzeń medycznych, wyniki badań, historię chorób oraz informacje genetyczne i środowiskowe. Cyfrowy bliźniak w medycynie działa poprzez integrację danych z różnych źródeł, takich jak:

• dane kliniczne: elektroniczne rekordy medyczne (EMR), wyniki badań laboratoryjnych, obrazowanie medyczne (MRI, CT, USG) i historie chorób.
• dane z urządzeń medycznych: monitory parametrów życiowych, pompy insulinowe, rozruszniki serca, noszone urządzenia monitorujące zdrowie (np. smartwatch’e).
• dane genetyczne: sekwencjonowanie genomu, profilowanie genetyczne i dane epigenetyczne.
• dane środowiskowe i stylu życia: informacje o stylu życia pacjenta, nawykach żywieniowych, aktywności fizycznej, ekspozycji na zanieczyszczenia i inne czynniki środowiskowe.

Zaawansowane modelowanie cyfrowych bliźniaków: nowa era w technologii

Początkowo koncepcja cyfrowego bliźniaka opierała się na trzech podstawowych komponentach: fizycznym obiekcie, jego wirtualnej reprezentacji oraz wzajemnych połączeniach między nimi. Dzięki dynamicznemu rozwojowi technologii komunikacyjnych, czujników, analizy big data, Internetu Rzeczy (IoT) oraz technologii symulacyjnych stało się możliwe tworzenie w świecie wirtualnym znacznie bardziej zaawansowanych i precyzyjnych modeli obiektów fizycznych. W medycynie cyfrowe bliźniaki umożliwiają tworzenie dokładnych wirtualnych modeli ludzkich organów, tkanek a nawet całych ciał umożliwiając przeprowadzenie symulacji różnych scenariuszy zdrowotnych w czasie rzeczywistym. Te modele łącząc się z fizycznymi odpowiednikami za pośrednictwem zaawansowanych czujników i technologii komunikacyjnych ewoluują w dynamiczne, inteligentne systemy zdolne do ciągłej adaptacji i uczenia się.

Cyfrowy bliźniak to dynamiczny i ewoluujący system, który rewolucjonizuje procesy medyczne umożliwiając optymalizację leczenia oraz przewidywanie przyszłych stanów zdrowotnych pacjentów, w tym ewentualnych powikłań. Działa on w zamkniętej pętli, gdzie nieustanna wymiana danych między modelem cyfrowym a rzeczywistym obiektem pozwala na ciągłe dostosowywanie i usprawnianie diagnostyki oraz terapii. Zastosowanie cyfrowych bliźniaków w sektorze medycznym otwiera szerokie możliwości. Te zaawansowane technologicznie modele umożliwiają znaczną poprawę jakości opieki zdrowotnej, oferując bardziej precyzyjną diagnostykę, personalizowane terapie, a także możliwość przewidywania i zapobiegania komplikacjom. Szpitale wykorzystujące cyfrowe bliźniaki mogą efektywniej zarządzać swoimi zasobami, co przekłada się na lepszą i bardziej skuteczną opiekę dla pacjentów.

Jak cyfrowy bliźniak wykorzystywany jest w medycynie? – przykłady klinicznego zastosowania

W miarę rozwoju technologii inżynieryjnych, przemysł medyczny ewoluował od medycyny tradycyjnej, przez medycynę cyfrową  aż po współczesne podejście informacyjne, prowadzące do koncepcji inteligentnej medycyny. Ta forma medycyny coraz bardziej dostosowująca się do indywidualnych potrzeb pacjentów w zakresie profilaktyki i personalizowanego leczenia jest obecnie w czołówce działań medycznych. Głównym celem wdrażania systemów cyfrowych bliźniaków w diagnostyce i w leczeniu jest umożliwienie realizacji medycyny precyzyjnej. Medycyna precyzyjna korzystając z technologii takich jak sztuczna inteligencja dąży do personalizacji terapii skupiając się na precyzyjnym zrozumieniu przyczyn chorób u poszczególnych pacjentów.

Choroby sercowo-naczyniowe

Zastosowanie technologii cyfrowego bliźniaka w kardiologii wprowadza innowacyjne podejścia w diagnozowaniu i leczeniu chorób sercowo-naczyniowych. Ta zaawansowana metoda umożliwia tworzenie szczegółowych modeli cyfrowych serca pacjenta, które służą nie tylko do precyzyjnej predykcji przyszłych problemów kardiologicznych ale również do planowania skutecznych interwencji terapeutycznych. Cyfrowe bliźniaki serca stają się niezastąpionym narzędziem w precyzyjnej diagnostyce, umożliwiającym lekarzom lepsze zrozumienie specyficznych dla pacjenta biomarkerów, które są kluczowe przy podejmowaniu decyzji klinicznych. Takie podejście pozwala na dokładniejsze niż tradycyjne metody wykrywanie anomalii w przepływie krwi i potencjalnych niedrożnościach naczyniowych, co z kolei przekłada się na większą skuteczność w planowaniu i przeprowadzaniu interwencji.

W praktyce, inżynierowie wykorzystują technologię cyfrowego bliźniaka do tworzenia spersonalizowanych modeli 3D serca na podstawie danych z tomografii komputerowej. Takie modele pomagają nie tylko w diagnozie chorób wieńcowych ale także w precyzyjnym planowaniu małoinwazyjnych zabiegów angioplastyki. Integrując szczegółowe obrazy CT z rzeczywistymi parametrami anatomicznymi serca, lekarze mogą lepiej przygotować się do zabiegów dobierając optymalne metody leczenia i personalizując narzędzia chirurgiczne do unikalnych warunków anatomicznych każdego pacjenta.

Chirurgia

Wykorzystanie cyfrowego bliźniaka w chirurgii otwiera nowe możliwości dla multidyscyplinarnych zespołów chirurgicznych, umożliwiając dokładne zaplanowanie operacji oraz weryfikację anatomii pacjenta co znacząco zwiększa bezpieczeństwo zabiegów i minimalizuje ryzyko uszkodzenia kluczowych struktur anatomicznych. Dzięki modelowaniu trójwymiarowym i zastosowaniu technologii mieszanej rzeczywistości, chirurdzy mogą precyzyjnie analizować dane medyczne i optymalizować swoje podejście do trudnych przypadków chirurgicznych.

W krakowskim Szpitalu na Klinach technologia ta jest wykorzystywana do wspomagania chirurgii zaawansowanych nowotworów przewodu pokarmowego. Zastosowanie trójwymiarowej wizualizacji danych z tomografii komputerowej (CT), rezonansu magnetycznego (MRI), tomografii emisyjnej pozytonowej (PET) oraz ultrasonografii (USG) pozwala na precyzyjne określenie lokalizacji i wymiarów guzów nowotworowych co jest kluczowe dla oceny ich resekcyjności. W wielu przypadkach gdzie klasyczne metody obrazowe nie dają jednoznacznych wyników, technologia 3D umożliwia lepsze zrozumienie natury zmiany i podejmowanie trafniejszych decyzji dotyczących leczenia operacyjnego.

Trójwymiarowa wizualizacja w mieszanej rzeczywistości zwiększa świadomość przestrzenną chirurga i umożliwia interakcję z hologramami danych obrazowych pacjenta. Technologia ta współpracuje bezpośrednio z systemem PACS (ang. Patient Archiving And Communication System), który umożliwia natychmiastowe pobieranie danych obrazowych wspierając proces planowania operacji oraz podejmowanie kluczowych decyzji chirurgicznych w trakcie zabiegu, co znacząco wpływa na poprawę efektywności i bezpieczeństwa procedur chirurgicznych. Trójwymiarowa wizualizacja w technologii mieszanej rzeczywistości przekształca obrazy medyczne w interaktywne hologramy, którymi chirurg  może manipulować za pomocą gestów ręcznych i komend głosowych. Ta innowacyjna metoda pozwala lekarzom na głębsze zrozumienie struktury anatomicznej bez naruszenia aseptyki środowiska operacyjnego, co jest kluczowe podczas precyzyjnych procedur chirurgicznych. Dzięki temu, zespoły medyczne mogą podejmować bardziej świadome decyzje chirurgiczne, mając pełniejszy wgląd w strukturę ciała pacjenta bez bezpośredniego kontaktu fizycznego.

Widok zdalnego połączenia między stacją roboczą a goglami.

Źródło zdjęcia: https://link.springer.com/article/10.1007/s00432-021-03680-w

Personalizowane leczenie onkologiczne

Cyfrowe bliźniaki w onkologii rewolucjonizują sposób podejścia do leczenia nowotworów, umożliwiając tworzenie dokładnych modeli cyfrowych guzów na podstawie danych z biopsji i technik obrazowania medycznego. Te zaawansowane modele umożliwiają onkologom przeprowadzanie symulacji różnych metod leczenia takich jak chemioterapia czy radioterapia, w kontrolowanym środowisku wirtualnym. Dzięki temu lekarze mogą przetestować skuteczność różnych opcji terapeutycznych, co pozwala na wybór metody leczenia dostosowanej do indywidualnych potrzeb pacjenta, maksymalizując skuteczność terapii przy jednoczesnym minimalizowaniu jej negatywnego wpływu na zdrowie.

Robotyka

Rozwój robotyki medycznej skupia się na precyzyjności terapii dostosowanej do indywidualnych potrzeb pacjenta. Nowoczesne technologie takie jak cyfrowe wizualizacje przestrzenne organów znacząco ułatwiają chirurgom dokładne manewrowanie narzędziami operacyjnymi. Co więcej, postęp w dziedzinie algorytmów sztucznej inteligencji, korzystający z danych obrazowych pacjentów przyczynia się do tworzenia pionierskich autonomicznych systemów robotycznych. Te systemy, wykorzystując nawigację opartą na cyfrowych bliźniakach mogą w przyszłości umożliwić przeprowadzanie zabiegów z minimalnym udziałem ludzkim.

Cyfrowa wizualizacja przestrzenna organów połączona z robotyką otwiera również perspektywy dla zabiegów zdalnych, realizowanych na podstawie cyfrowych modeli pacjenta. Takie podejście zostało już zastosowane w pierwszych eksperymentach międzynarodowych, w tym w Indiach, Chinach oraz Stanach Zjednoczonych. Na przykład, zespół naukowców z Polski współpracujący z kardiologami z USA przeprowadził pionierskie eksperymenty kompleksowych wieńcowych zabiegów przezcewnikowych  wykorzystując wirtualną anatomię pacjenta wygenerowaną z danych tomografii komputerowej.

Monitorowanie i zarządzanie chorobami przewlekłymi

Cyfrowe bliźniaki znajdują zastosowanie również w monitorowaniu i zarządzaniu chorobami przewlekłymi, takimi jak cukrzyca czy choroby sercowo-naczyniowe. Dzięki wykorzystaniu cyfrowego modelu pacjenta możliwe jest zbieranie i analizowanie danych z urządzeń noszonych przez pacjenta takich jak glukometry czy monitory ciśnienia krwi. System, korzystając z tych informacji może prognozować przyszłe zmiany stanu zdrowia oraz sugerować odpowiednie działania interwencyjne takie jak dostosowanie dawek leków czy zmiany w stylu życia co pozwala na lepszą kontrolę i zarządzanie chorobą.

Diagnostyka obrazowa

W dziedzinie radiologii, wykorzystanie cyfrowych bliźniaków znacząco podnosi jakość procesów diagnostycznych. Przykładowo, cyfrowy bliźniak płuc pacjenta utworzony z wykorzystaniem danych z tomografii komputerowej (CT) lub rezonansu magnetycznego (MRI)  może znacznie ułatwić wykrywanie zmian patologicznych takich jak guzy czy stany zapalne. Zaawansowane algorytmy analizy obrazów umożliwiają precyzyjne określenie natury i lokalizacji tych zmian co przekłada się na szybszą i dokładniejszą diagnozę.

Rehabilitacja i fizjoterapia

Cyfrowe bliźniaki stają się kluczowym narzędziem wspierającym rehabilitację i fizjoterapię, umożliwiając tworzenie spersonalizowanych programów ćwiczeń dostosowanych do unikalnych potrzeb każdego pacjenta. Wykorzystując cyfrowy model układu mięśniowo-szkieletowego pacjenta terapeuci mogą precyzyjnie projektować i monitorować postępy rehabilitacji, zwiększając ich skuteczność przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka kontuzji. Technologia ta umożliwia również prowadzenie rehabilitacji na odległość poprzez wirtualne symulacje ćwiczeń, co znacznie rozszerza dostępność terapii.

COVID-19

Pandemia COVID-19 spowodowała znaczny wzrost zainteresowania modelowaniem i symulacją chorób zakaźnych. Jednym z kluczowych wyzwań było znalezienie sposobów na szybsze i efektywniejsze zaszczepienie populacji, szczególnie w obliczu niedoborów personelu medycznego. W odpowiedzi na te wyzwania, opracowano system cyfrowego bliźniaka dla procesu szczepień. System ten pozwalał na symulację pacjentów w czasie rzeczywistym i tworzenie dynamicznych centrów szczepień, gdzie wirtualny model był wykorzystywany do identyfikacji i rozwiązywania problemów w prawdziwym systemie co z kolei podnosiło skuteczność programów szczepień.

W czasie ograniczeń mobilności, narzędzia cyfrowe znalazły również zastosowanie w prowadzeniu zdalnych konsultacji medycznych. Lekarze wykorzystywali wizualizacje cyfrowe pacjentów do planowania zabiegów na odległość, co umożliwiało efektywne leczenie nawet w międzynarodowym kontekście. Takie podejście nie tylko zwiększało dostępność do opieki zdrowotnej ale również pozwalało na bezpieczne i skuteczne zarządzanie potrzebami pacjentów w trudnych czasach pandemii.

Symulacja medyczna

Technologia cyfrowych bliźniaków coraz częściej znajduje zastosowanie w symulacjach medycznych, oferując nowe możliwości w diagnozowaniu i leczeniu pacjentów. Wykorzystując dane pacjenta, symulacje te pozwalają na precyzyjne określenie najskuteczniejszej metody leczenia lub techniki zabiegowej. Ponadto, opierając się na analizach big data cyfrowe symulacje umożliwiają przyspieszenie badań klinicznych, redukując potrzebę eksperymentów na zwierzętach i długotrwałych badań z udziałem ludzi.

Cyfrowi bliźniacy, dzięki możliwości modelowania skomplikowanych scenariuszy medycznych mogą znacząco przyspieszyć pozyskiwanie wyników badań klinicznych, umożliwiając analizę dużych populacji. Takie podejście pozwala na wczesne wykrywanie potencjalnych skutków ubocznych terapii i ich modyfikację jeszcze przed wprowadzeniem na rynek. Zastosowanie technologii druku 3D i symulacji wysokiej wierności otwiera dodatkowo możliwości przeprowadzania zabiegów in silico, czyli wirtualnych eksperymentów, które mogą być realizowane bez bezpośredniego udziału pacjentów. Tego typu innowacje są rozwijane m.in. przez zespół Profesora Dariusza Dudka w zaawansowanym laboratorium symulacji w Irlandii, przynosząc nowe perspektywy w medycynie eksperymentalnej i klinicznej.

 

Jak widać cyfrowe bliźniaki mają potencjał aby stać się kluczowym elementem przyszłości medycyny. Dzięki ciągłemu rozwojowi technologii big data, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego możliwości cyfrowych bliźniaków będą się rozszerzać, umożliwiając jeszcze bardziej zaawansowane i precyzyjne zastosowania. Cyfrowy bliźniak w medycynie to innowacyjna technologia, która ma potencjał zrewolucjonizować opiekę zdrowotną. Integracja danych z różnych źródeł, personalizacja leczenia, wczesna diagnostyka i optymalizacja procesów szpitalnych to tylko niektóre z korzyści jakie może przynieść zastosowanie cyfrowych bliźniaków. Jednak aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii konieczne jest pokonanie licznych wyzwań, w tym zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych, integracja i standaryzacja informacji oraz zrozumienie etycznych i regulacyjnych aspektów. Przyszłość medycyny z cyfrowymi bliźniakami wygląda obiecująco, otwierając nowe możliwości dla pacjentów i personelu medycznego.