Die Nachfrage nach medizinischer Versorgung hat sich in den letzten Jahren von einer umfassenden, auf Massendiagnosen basierenden Versorgung, zu einer fein abgestimmten, personalisierten Versorgung entwickelt. Die Vision einer prädiktiven, präventiven, personalisierten und partizipativen Medizin, die seit langem von einigen Pionieren vertreten wird, hat sich inzwischen weitgehend durchgesetzt und es gibt zahlreiche Technologien, die diesem Konzept folgen. In diesem Zusammenhang ermöglicht eine bestimmte Technologie den Forschern, Szenarien zu testen, bevor sie sie in realen Situationen oder Umgebungen erproben, wodurch potenzielle Risiken für Patienten verringert werden. In diesem Artikel führt Alcimed Sie durch das Konzept, die Anwendungen und die Grenzen der Digital-Twin-Technologie und stellt Ihnen ein neues Konzept vor: Human Digital Twins (HDT).
Digital Twins (dt.: Digitale Zwillinge) sind digitale Nachbildungen eines physischen Objekts oder Prozesses in Echtzeit, die alle verfügbaren Daten enthalten und aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar sind.
Wissenschaftler suchen nun nach Möglichkeiten, Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen einzusetzen. Per Definition ist ein Digitaler Zwilling seinem Original sehr ähnlich, was viele Möglichkeiten für die personalisierte Medizin eröffnet.
Erfahren Sie mehr über unsere Expertise zu Digitalen Zwillingen im Gesundheitswesen >
Herzen können bereits virtuell dargestellt und so angepasst werden, dass sie dem menschlichen Herzen möglichst genau entsprechen, so dass Ärzte den Krankheitsverlauf und die Reaktion auf neue Medikamente, Behandlungen oder chirurgische Eingriffe besser verstehen können.
Im Jahr 2014 wurde das Open-Source-Projekt „Living Heart Project“ ins Leben gerufen, bei dem Forscher, Chirurgen, Hersteller medizinischer Geräte und Pharmaunternehmen zusammenarbeiten, um ein echtes Herz so genau wie möglich zu modellieren. Dies ermöglicht es den Teilnehmern, Paradigmen zu testen, angefangen bei der Implantation, Platzierung und Leistung von Schrittmacherleitungen und anderen kardiovaskulären Medizinprodukten.
2019 gelang es einem Forscherteam der Universität Linköping in Schweden, die RNA von Mäusen in einen Digital Twin zu übertragen. Dies ermöglichte es, die gesamte Genaktivität in Tausenden von Zellen kranker Mäuse zu bestimmen und die Wirkung verschiedener Arten und Dosierungen von Medikamenten vorherzusagen, mit dem übergeordneten Ziel, die Diagnose und Behandlung beim Menschen mithilfe von RNA zu personalisieren.
Smartphone-Apps wurden entwickelt, um Menschen mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) eine einfache Bewertung potenzieller Krankheiten zu ermöglichen. Einige dieser Anwendungen, wie die britische App Babylon Health, nutzen Digital Twins, um noch aussagekräftiger zu sein. Diese Digitalen Zwillinge stützen sich nicht nur auf vom Nutzer manuell eingegebene Daten, sondern nutzen auch Patientendaten wie Krankenakten und von tragbaren Geräten generierte Daten.
Digital Twins werden auch eingesetzt, um die Dosierung von Medikamenten zu optimieren, insbesondere für Menschen mit chronischen Schmerzen. Da die Dosierung von Patient zu Patient unterschiedlich ist und unter anderem von Geschlecht, Alter und körperlicher Verfassung abhängt, war dies für die Mediziner schon immer eine knifflige Aufgabe. Ein gemeinsames Projekt des Forschungszentrums Empa und der Universität Bern in der Schweiz konzentriert sich auf den Einsatz von Digitalen Zwillingen zu diesem Zweck.
Mit Hilfe von Patientendaten können Modelle erstellt werden, die es ermöglichen, Operationen an individuelle Bedürfnisse anzupassen, weniger invasive Eingriffe durchgeführt und umfangreiche Nachsorgeuntersuchungen drastisch reduziert werden. Darüber hinaus konnte ein Ärzteteam in einem Krankenhaus in Boston, USA, mit Hilfe eines digitalen Herzens des „Living Heart Project“ die Ergebnisse einer Operation vorhersagen.
Für eine klinische Studie der Phase III sind in der Regel bis zu 3.000 freiwillige Probanden erforderlich, und nur etwa 25 bis 30 % der Medikamente erreichen letztendlich die nächste Phase. Diese hohen Anforderungen können durch Digital Twins unterstützt werden, die in randomisierte kontrollierte Studien integriert werden können, um die statistische Aussagekraft und Effizienz zu verbessern, ohne Verzerrungen einzuführen. Dies ermöglicht es, kleinere Studien mit höherer statistischer Aussagekraft zu entwerfen oder die Aussagekraft laufender Studien mit geringer Rekrutierung oder hohen Abbruchraten wiederherzustellen. Die Firma Unlearn ist auf solche Digitalen Zwillinge für Alzheimer und Multiple Sklerose spezialisiert.
Wie bereits erwähnt, ist ein Digitaler Zwilling ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug, dessen Anwendung in der heutigen Medizin von großer Bedeutung sein kann. Je mehr Wissenschaftler über diese Technologie lernen, desto besser werden sie damit umgehen können. Es ist möglich, dass Digitale Zwillinge in Zukunft weiterverbreitet und leistungsfähiger werden.
Die oben vorgestellten Anwendungsfälle berücksichtigen jedoch in der Regel nicht das gesamte Lebensumfeld des Menschen. Im Gesundheitswesen sind Digital Twins aufgrund der unglaublichen Komplexität des menschlichen Körpers nicht genau genug. Die Komplexität, nur einen Teil des Körpers zu digitalisieren, ist bereits enorm und die Forscher stoßen hier auf Probleme.
Die Schwierigkeit, der Komplexität des menschlichen Körpers gerecht zu werden, liegt vor allem in der Menge, der Relevanz und der Qualität der benötigten Daten. Trotz vieler Fortschritte bei der Entwicklung neuer Sensoren und Datenerfassungsmethoden ist es eine schwierige Aufgabe, aktuelle Daten zu Schlüsselindikatoren des menschlichen Körpers im operativen Betrieb zu erhalten, und dies kann in der Regel nur in Laborkliniken erreicht werden.
Ein Human Digital Twin ist eine Kopie oder ein Gegenstück in der virtuellen Welt von einer realen Person in der physischen Welt, im Wesentlichen, weil es ein Modell ist, das auf Informationen wie z. B. Alter, Gewicht, Geschlecht oder Verwandtschaft der Person basiert. Die Idee ist, dass sich diese Daten in Echtzeit ändern, so wie sie sich für die reale Person ändern würden. Die Informationen können aus vielen verschiedenen Quellen stammen, von intelligenten Geräten bis hin zu Krankenakten, oder manuell hinzugefügt werden.
Ziel von Human Digital Twins (dt.: Menschliche Digitale Zwillinge) ist es, den gesamten menschlichen Körper abzubilden, wobei nicht nur die Kommunikation zwischen einzelnen Körperteilen und Organen, sondern auch die Interaktion des Menschen mit seiner Umwelt berücksichtigt wird.
Trotz aller Schwierigkeiten, sowohl bei der Darstellung als auch bei der Berechnung, sind Human Digital Twins ein fortgeschrittenes Forschungsthema. Die Darstellung des gesamten Körpers ist das Ziel vieler Forscher, einerseits wegen der Herausforderung, die sie darstellt, andererseits wegen der Möglichkeit, den menschlichen Körper und den Menschen dank dieser realitätsnahen Modelle besser zu verstehen.
Das Modell Human Digital Twin ist jedoch nicht nur eine einfache Datenbank; dahinter stehen zahlreiche Berechnungen, die alle Arten von Informationen analysieren, die in das Modell eingespeist werden. Es nutzt Cloud-Computing, maschinelles Lernen und verschiedene KI-Tools, um Informationen über den körperlichen Zustand einer Person zu liefern und darüber, wie dieser Zustand durch bestimmte Ereignisse (Einnahme von Medikamenten, Exposition gegenüber bestimmten Substanzen usw.) beeinflusst werden könnte. Es könnte sogar Diagnosen stellen, zukünftige Krankheiten vorhersagen oder Ratschläge für das Wohlbefinden des Patienten geben.
Zwischen dem realen Menschen und dem virtuellen Modell sollte eine Kommunikation in beide Richtungen stattfinden, um die Genauigkeit des Zwillings und die Qualität seiner Analyse zu verbessern. Einer der Hauptunterschiede zwischen dem Menschlichen Digitalen Zwilling und herkömmlichen Digitalen Zwilling besteht darin, dass HDT Faktoren wie Vererbung, Umwelt und soziale Interaktionen berücksichtigt, um den Patienten effektiv zu repräsentieren. Da Menschen viel komplexer sind als unabhängig funktionierende Organe, reicht es nicht aus, sich nur auf mathematische und physikalische Modelle zu verlassen, um das Wesen einer Person genau zu erfassen. Beziehungen und Psychologie haben einen großen Einfluss auf das Wohlbefinden eines Menschen und dürfen daher nicht vernachlässigt werden. Obwohl Human Digital Twins als Digital Twins bezeichnet werden, stellen sie bereits einen großen Fortschritt im Vergleich zu nicht-humanen Digitalen Zwillingen dar.
Die Entwicklung eines solchen Instruments wird eine anspruchsvolle Aufgabe sein, insbesondere angesichts der begrenzten Rechenkapazität und Zugänglichkeit der bisher existierenden Digitalen Zwillingen. Die rasche Entwicklung der Computertechnik – sowohl in Bezug auf die Leistung als auch auf den Preis -, die Speicherung großer Datenmengen und die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz werden die Technologie für Human Digital Twins in Zukunft ermöglichen. Darüber hinaus wird die Fähigkeit, diesen Typ der Digital Twins zu erstellen, es den Forschern ermöglichen, den Menschen besser zu verstehen. Aus all diesen Gründen sind Human Digital Twins eine vielversprechende Technologie.
Abschließend ist hervorzuheben, dass sich jedoch Fragen zu den sozio-ethischen Risiken im Zusammenhang mit Human Digital Twins stellen. Themen wie Datensicherheit, aber auch Datenschutz – da die Daten wahrscheinlich von großen Organisationen verwaltet werden – sind von größter Bedeutung, da der Zugang zum Digital Twin einer Person gleichbedeutend mit dem Zugang zur Person selbst ist. Unser Team bei Alcimed kann Sie bei diesem Thema und darüber hinaus bei Projekten im Bereich der personalisierten Medizin unterstützen! Zögern Sie nicht, unser Team zu kontaktieren!
Über den Autor,
Damien, Consultant in Alcimeds Life Sciences Team in Deutschland
Healthcare
Was sind die Anwendungen von Computer Vision im Gesundheitswesen? Anwendung Nr. 1: die medizinische Diagnostik revolutionieren Die medizinische Diagnostik basiert häufig auf der Analyse ...
Healthcare
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Einfach ausgedrückt bezieht sich Künstliche Intelligenz auf Softwarelösungen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches ...
Healthcare
Was ist KI in der medizinischen Bildgebung? Künstliche Intelligenz umfasst verschiedene Techniken wie Machine Learning und Deep Learning, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und ...