DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1633539
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41341463
تاريخ النشر: 2025-11-18
المؤلف: Hamid Khoshfekr Rudsari وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة شاملة على تقنية التوأم الرقمي (DT) في الرعاية الصحية، مع التركيز على إمكاناتها في إحداث ثورة في الطب الشخصي، وتحسين العلاج، والوقاية من الأمراض. يقوم الاستعراض بتحليل منهجي لتنفيذ DTs عبر مستويات فسيولوجية مختلفة، من الخلايا إلى أنظمة الجسم بالكامل، ويسلط الضوء على التقدمات الكبيرة في مجالات مثل القلب والأوعية الدموية، والعصبية، والتنفسية، والتمثيل الغذائي، والكبد، والأورام، والتطبيقات الخلوية. تشمل الإنجازات الرئيسية نموذج قلبي على مستوى السكان يتضمن 3,461 مريضًا، وتقليل معدلات تكرار الرجفان الأذيني من خلال نماذج قلبية مخصصة، وتحسين التخطيط للعلاج الإشعاعي لأورام الدماغ، وتعزيز إدارة الجلوكوز في مرض السكري.
كما يناقش الاستعراض الأسس المنهجية لتنفيذ DT، والتي تشمل استراتيجيات جمع البيانات، والنمذجة المعتمدة على الفيزياء، وخوارزميات التعلم الإحصائي، وأنظمة التحكم بالشبكات العصبية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة. بينما يعترف بالتحديات المتعلقة بجودة البيانات، والقيود الحسابية، واحتياجات التحقق، يقدم المؤلفون وجهة نظر مستقبلية حول مستقبل DTs في الرعاية الصحية. يلاحظون النجاحات السريرية الملحوظة، مثل تقليل معدلات تكرار اضطرابات القلب بنسبة 13% ودقة 97% في التنبؤ بالأمراض التنكسية العصبية، مع التأكيد على ضرورة معالجة قضايا مثل تكامل البيانات، وقابلية التوسع الحسابية، والعدالة الرقمية، وأطر التحقق من أجل الترجمة السريرية الفعالة.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث مفهوم التوأم الرقمي (DT)، الذي اقترحه غريفز في عام 2002 كإطار لإدارة دورة حياة المنتج. يشمل DT ثلاثة مكونات أساسية: نظام مادي، وتمثيله الافتراضي، وتدفق المعلومات الثنائي الذي يربط بينهما. يسهل هذا الإطار تحليل العمليات ويعزز القدرات التنبؤية، وقد تم تطبيقه في البداية في التصنيع والطيران، ولكنه أصبح الآن أكثر أهمية في الرعاية الصحية الحديثة.
في البيئات السريرية، يمكّن DTs الطب الشخصي من خلال إنشاء نماذج محددة للمرضى تدمج مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، والتصوير، وأجهزة إنترنت الأشياء. تسمح هذه النماذج للأطباء بتخصيص استراتيجيات العلاج، مما يحسن النتائج السريرية ويعزز التدخلات العلاجية. علاوة على ذلك، توفر DTs بيئة افتراضية للتجريب بدون مخاطر، مما يمكّن من اختبار سيناريوهات العلاج قبل التطبيق السريري، وبالتالي تقليل المخاطر وتقليل التكاليف. تتيح قدراتها على المراقبة في الوقت الحقيقي تحديثات مستمرة مع بيانات المرضى، مما يعزز القدرة على توقع المشكلات الصحية وتحسين نتائج المرضى. ومن الجدير بالذكر أنه في مجال القلب الدقيق، تم استخدام نماذج القلب الرقمية لمحاكاة التدخلات، مما يوجه التخطيط الجراحي ويقلل من المخاطر المرتبطة بالإجراءات. بشكل عام، لا تتنبأ DTs بتقدم المرض وتوصي بالتدابير الوقائية فحسب، بل تبسط أيضًا العمليات التشغيلية، مما يعالج عدم الكفاءة وارتفاع التكاليف في نماذج تقديم الرعاية الصحية التقليدية.
طرق
في قسم الطرق لبناء التوائم الرقمية (DT)، تسلط الورقة الضوء على فعالية طرق التجميع المعتمدة على الأشجار، وخاصة الغابات العشوائية، وآلات تعزيز التدرج، وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). تُفضل هذه الطرق في تطبيقات DT بسبب قوتها، وقابليتها للتفسير، وأدائها التنبؤي المتفوق عبر مجموعات بيانات الرعاية الصحية المختلفة. تعمل طرق التجميع المعتمدة على الأشجار عن طريق تدريب عدة أشجار قرار وتجميع مخرجاتها لإنتاج توقع نهائي.
تبني الغابات العشوائية كل شجرة باستخدام مجموعة فرعية عشوائية من كل من بيانات التدريب والميزات، مما يساعد في التقاط أنماط متنوعة مع تقليل الإفراط في التكيف. بالمقابل، تبني طرق تعزيز التدرج الأشجار بشكل متسلسل، حيث تهدف كل شجرة جديدة إلى تصحيح الأخطاء التي ارتكبتها سابقتها. يسمح هذا النهج التكراري بدمج عدة متعلمين ضعفاء (أشجار فردية) في مجموعة متماسكة، مما يؤدي غالبًا إلى تحسين الأداء مقارنة بأشجار القرار الفردية. يختتم القسم بالإشارة إلى جدول يحتوي على معادلات نموذج مختلط متقطع-مستمر، مما يشير إلى مزيد من التوضيح حول الأسس الرياضية للطرق التي تم مناقشتها.
نتائج
تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على التقدمات الكبيرة في تقييم سلامة الأدوية القلبية وعرض النمذجة. أظهرت التوائم الرقمية (DTs) دقة مثيرة للإعجاب بنسبة 89% في التنبؤ بمخاطر اضطرابات القلب، متجاوزة النماذج الحيوانية التقليدية، التي حققت فقط 75% دقة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر اختبار الأدوية الافتراضية المحددة للمرضى فعالية في تقليل معدلات تكرار الرجفان الأذيني (AF) من 54.1% إلى 40.9%.
فيما يتعلق بالنمذجة الديناميكية الدموية، حقق إطار LHMF معدلات خطأ منخفضة بشكل ملحوظ تتراوح بين 0.0002% إلى 0.004% في محاكاة دورات القلب، بينما حقق هيكل Cardio Twin دقة تصنيف بنسبة 85.77% مع دقة تبلغ 95.53%. أدت التطبيقات الجراحية التي تستخدم نهج DIFAT لاستئصال تسرع القلب البطيني (VT) إلى تقليل كبير في أحجام الاستئصال (1.87 سم³ مقارنة بـ 7.05 سم³) مع الحفاظ على تداخل بنسبة 79% مع الأهداف السريرية. علاوة على ذلك، كشفت الدراسات السكانية واسعة النطاق التي شملت 3,461 مشاركًا من بنك المملكة المتحدة الحيوي عن اختلافات محددة حسب الجنس في مجمعات QRS تعود إلى اختلافات تشريحية، حيث حقق تصنيف الأدوية المعتمد على الجنس دقة تزيد عن 89% للأدوية المضادة لاضطرابات القلب. تم تقديم إطار TwinCardio أيضًا كحل شامل لمراقبة القلب والأوعية الدموية، يجمع بين تقنية إنترنت الأشياء والشبكات العصبية المخصصة لتحسين تصنيف الأمراض.
نقاش
يؤكد قسم النقاش في ورقة البحث على الدور التحويلي للتوائم الرقمية (DTs) في الرعاية الصحية، مع تسليط الضوء على إمكاناتها في تعزيز الطب الشخصي، والمراقبة في الوقت الحقيقي، والتجريب بدون مخاطر، وتقليل التكاليف، ودعم القرار، وإدارة الصحة على المدى الطويل. تخلق DTs نماذج محددة للمرضى تدمج بيانات متعددة الأوميات والمعايير السريرية، مما يسهل الأساليب العلاجية المخصصة ويعزز نموذج الطب P4 – التنبؤي، والوقائي، والشخصي، والمشاركي في الرعاية الصحية. تمكّن من المراقبة المستمرة للصحة من خلال البيانات من الأجهزة القابلة للارتداء، مما يسمح بالكشف المبكر عن المشكلات الصحية والتدخلات في الوقت المناسب. بالإضافة إلى ذلك، تدعم DTs التجريب الآمن مع خطط العلاج، مما يحسن النتائج السريرية بينما يقلل من التكاليف المرتبطة بأساليب التجريب والخطأ.
تستعرض الورقة أيضًا تطبيقات متنوعة لـ DTs عبر مجالات الرعاية الصحية، بما في ذلك مجالات القلب والأوعية الدموية، والعصبية، والتنفسية، والتمثيل الغذائي، والأورام. على سبيل المثال، في رعاية القلب والأوعية الدموية، حسنت DTs تقييمات سلامة الأدوية والتخطيط الجراحي، مما أظهر تقليلًا كبيرًا في معدلات التكرار للاضطرابات عندما يتم توجيهها من خلال الاختبارات الافتراضية. في علم الأعصاب، قدمت DTs رؤى حول تقدم المرض، مما يمكّن التدخلات المبكرة لحالات مثل التصلب المتعدد ومرض باركنسون. تختتم المراجعة بتقديم تحليل شامل للتنفيذات الحالية لـ DT، والأطر المنهجية، واتجاهات البحث المستقبلية، مما يبرز الحاجة إلى التعاون بين التخصصات لمعالجة التحديات الحالية وتعزيز الفائدة السريرية لتقنية DT في الرعاية الصحية.
القيود
تواجه تنفيذ التوائم الرقمية (DTs) في الرعاية الصحية تحديات كبيرة تعيق استخدامها الأمثل. يمكن تصنيف هذه القيود إلى ثلاثة مجالات رئيسية: التقنية، والسريرية، والتنظيمية.
تقنيًا، تشكل قضايا مثل تكامل البيانات، والتشغيل البيني، والحاجة إلى نماذج حسابية قوية حواجز أمام نشر DT الفعال. سريريًا، يتطلب قبول ودمج DTs في الممارسات الصحية الحالية تغييرات كبيرة في سير العمل والتدريب للمهنيين الصحيين. بالإضافة إلى ذلك، تنشأ تحديات تنظيمية من الحاجة إلى ضمان سلامة المرضى، وخصوصية البيانات، والامتثال لمعايير الرعاية الصحية، مما يمكن أن يعقد عمليات الموافقة والتنفيذ لتقنيات DT. يعد معالجة هذه القيود المتعددة الأوجه أمرًا ضروريًا لاستغلال الإمكانات الكاملة للتوائم الرقمية في تعزيز رعاية المرضى والنتائج.
DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1633539
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41341463
Publication Date: 2025-11-18
Author(s): Hamid Khoshfekr Rudsari et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The section provides a comprehensive overview of Digital Twin (DT) technology in healthcare, emphasizing its potential to revolutionize personalized medicine, treatment optimization, and disease prevention. The review systematically analyzes the implementation of DTs across various physiological levels, from cellular to whole-body systems, and highlights significant advancements in areas such as cardiovascular, neurological, respiratory, metabolic, hepatic, oncological, and cellular applications. Key achievements include a population-scale cardiac model involving 3,461 patients, a reduction in atrial fibrillation recurrence rates through personalized cardiac models, improved planning for brain tumor radiotherapy, and enhanced glucose management in diabetes.
The review also discusses the methodological foundations of DT implementations, which encompass data acquisition strategies, physics-based modeling, statistical learning algorithms, neural network control systems, and emerging artificial intelligence techniques. While acknowledging the challenges of data quality, computational limitations, and validation needs, the authors present a forward-looking perspective on the future of DTs in healthcare. They note remarkable clinical successes, such as a 13% reduction in cardiac arrhythmia recurrence rates and 97% accuracy in predicting neurodegenerative diseases, while emphasizing the necessity of addressing issues like data integration, computational scalability, digital equity, and validation frameworks for effective clinical translation.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the concept of Digital Twin (DT), initially proposed by Grieves in 2002 as a framework for product life cycle management. DT encompasses three core components: a physical system, its virtual representation, and the bilateral information flow connecting them. This framework facilitates the analysis of processes and enhances predictive capabilities, initially applied in manufacturing and aerospace, but now increasingly vital in modern healthcare.
In clinical settings, DTs enable personalized medicine by creating patient-specific models that integrate diverse data sources, including electronic health records (EHR), imaging, and IoT devices. These models allow clinicians to customize treatment strategies, improving clinical outcomes and optimizing therapeutic interventions. Furthermore, DTs provide a virtual environment for risk-free experimentation, enabling the testing of treatment scenarios before clinical application, thus minimizing risks and reducing costs. Their real-time monitoring capabilities allow for continuous updates with patient data, enhancing the ability to anticipate health issues and improve patient outcomes. Notably, in precision cardiology, digital heart models have been utilized to simulate interventions, guiding surgical planning and reducing risks associated with procedures. Overall, DTs not only predict disease progression and recommend preventive measures but also streamline operational processes, addressing inefficiencies and rising costs in traditional healthcare delivery models.
Methods
In the section on methods for building digital twins (DT), the paper highlights the efficacy of tree-based ensemble methods, specifically Random Forests, Gradient Boosting Machines, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). These methods are favored in DT applications due to their robustness, interpretability, and superior predictive performance across various healthcare datasets. Tree-based ensemble methods operate by training multiple decision trees and aggregating their outputs to produce a final prediction.
Random Forests construct each tree using a random subset of both the training data and features, which helps capture diverse patterns while mitigating overfitting. In contrast, Gradient Boosting methods build trees sequentially, with each new tree aimed at correcting the errors made by its predecessor. This iterative approach allows for the combination of several weak learners (individual trees) into a cohesive ensemble, often resulting in enhanced performance compared to single decision trees. The section concludes with a reference to a table containing hybrid discrete-continuum model equations, indicating a further elaboration on the mathematical underpinnings of the discussed methods.
Results
The results of this study highlight significant advancements in cardiovascular drug safety assessment and modeling. The developed digital twins (DTs) demonstrated an impressive 89% accuracy in predicting pro-arrhythmic risks, surpassing traditional animal models, which achieved only 75% accuracy. Additionally, patient-specific virtual drug testing was shown to effectively reduce atrial fibrillation (AF) recurrence rates from 54.1% to 40.9%.
In terms of hemodynamic modeling, the LHMF framework achieved remarkably low error rates of 0.0002% to 0.004% in simulating cardiac cycles, while the Cardio Twin architecture attained a classification accuracy of 85.77% with a precision of 95.53%. Surgical applications utilizing the DIFAT approach for ventricular tachycardia (VT) ablation resulted in a significant reduction in ablation volumes (1.87 cm³ compared to 7.05 cm³) while maintaining a 79% overlap with clinical targets. Furthermore, large-scale population studies involving 3,461 participants from the UK Biobank revealed sex-specific differences in QRS complexes attributable to anatomical variations, with sex-dependent drug classification achieving over 89% accuracy for antiarrhythmic medications. The TwinCardio framework was also introduced as a comprehensive solution for cardiovascular monitoring, integrating IoT technology with tailored neural networks for enhanced disease classification.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the transformative role of digital twins (DTs) in healthcare, highlighting their potential to enhance personalized medicine, real-time monitoring, risk-free experimentation, cost reduction, decision support, and longitudinal health management. DTs create patient-specific models that integrate multi-omics data and clinical parameters, facilitating tailored therapeutic approaches and advancing the P4 medicine paradigm—predictive, preventive, personalized, and participatory healthcare. They enable continuous health monitoring through data from wearable devices, allowing for early detection of health issues and timely interventions. Additionally, DTs support safe experimentation with treatment plans, optimizing clinical outcomes while reducing costs associated with trial-and-error methodologies.
The paper also outlines various applications of DTs across healthcare domains, including cardiovascular, neurological, respiratory, metabolic, and oncological fields. For instance, in cardiovascular care, DTs have improved drug safety assessments and surgical planning, demonstrating significant reductions in recurrence rates for arrhythmias when guided by virtual testing. In neurology, DTs have provided insights into disease progression, enabling earlier interventions for conditions like multiple sclerosis and Parkinson’s disease. The review concludes by presenting a comprehensive analysis of current DT implementations, methodological frameworks, and future research directions, underscoring the need for interdisciplinary collaboration to address existing challenges and enhance the clinical utility of DT technology in healthcare.
Limitations
The implementation of Digital Twins (DTs) in healthcare encounters significant challenges that hinder their optimal utilization. These limitations can be categorized into three main domains: technical, clinical, and regulatory.
Technically, issues such as data integration, interoperability, and the need for robust computational models pose barriers to effective DT deployment. Clinically, the acceptance and integration of DTs into existing healthcare practices require substantial changes in workflows and training for healthcare professionals. Additionally, regulatory challenges arise from the need to ensure patient safety, data privacy, and compliance with healthcare standards, which can complicate the approval and implementation processes for DT technologies. Addressing these multifaceted limitations is essential for harnessing the full potential of Digital Twins in enhancing patient care and outcomes.