
I Digital Twins in Medicina
Immaginate di poter creare una copia esatta di qualcosa nel mondo digitale, che si aggiorna in tempo reale grazie a sensori che raccolgono continuamente nuove informazioni. Questo è il principio del "clone virtuale" o gemello digitale, un concetto che sta rivoluzionando diversi settori, inclusa la medicina.
Dalla macchina all’essere umano
Mentre per un macchinario industriale possiamo partire dai progetti tecnici originali per crearne una copia digitale perfetta, replicare virtualmente un essere umano è molto più complesso. Non possiamo avere una "mappa" completa di tutte le nostre cellule fin dalla nascita. Ma ci stiamo arrivando: la medicina sta sviluppando il concetto di "paziente digitale", una rappresentazione virtuale costruita raccogliendo dati da cartelle cliniche, esami diagnostici e dispositivi indossabili come smartwatch. All'interno di questo campo emerge il concetto di "paziente virtuale simulato": un modello digitale che riproduce i processi biologici del corpo umano.
Questo strumento permette di:
- testare nuovi farmaci simulando le reazioni dell'organismo
- prevedere gli effetti di dispositivi medici sui tessuti
- potenzialmente ridurre la necessità di test su volontari sani
- anticipare e prevenire effetti collaterali nei trial clinici.
Nel contesto medico si parla di Health Digital Twin (HDT) e ci si basa sull'integrazione di diverse tecnologie come IoT, cloud computing, intelligenza artificiale e machine learning. Questi gemelli digitali vengono creati combinando dati da varie fonti: immagini mediche, cartelle cliniche elettroniche, biosensori e dispositivi indossabili. Vediamo come funzionano in concreto.
Come funziona un digital twin in medicina
Si tratta di una replica virtuale di un oggetto, sistema o processo fisico, progettata per analizzare, simulare e prevedere il comportamento del modello reale. La creazione di un digital twin in ambito medico implica diversi passaggi:
- raccolta dati: vengono raccolti dati clinici, biometrici e comportamentali da diverse fonti, inclusi dispositivi indossabili, cartelle cliniche elettroniche e sensori. Questi dati formano la base del modello digitale del paziente;
- integrazione e analisi: i dati raccolti vengono analizzati utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e tecnologie di data mining. Questo processo consente di identificare pattern e correlazioni che possono essere utili per la diagnosi e il trattamento;
- simulazione: il digital twin permette di simulare scenari clinici diversi, testando vari trattamenti o interventi chirurgici in un ambiente virtuale prima della loro applicazione nel mondo reale. Questo approccio aiuta a prevedere l'efficacia delle terapie personalizzate;
- aggiornamento continuo: iI modello digitale è dinamico e si aggiorna costantemente con nuovi dati provenienti dal paziente, consentendo una valutazione continua delle condizioni di salute e delle risposte ai trattamenti.
Questa tecnologia consente una diagnosi più precisa, una valutazione del rischio oggettiva e una scelta terapeutica personalizzata, contribuendo a migliorare l'efficacia delle cure e la gestione delle patologie. E si può applicare al digital patient o a un organo specifico dell’organismo.
Applicazioni in Medicina
Le applicazioni dei digital twins in medicina sono molteplici e includono:
Medicina Personalizzata: i digital twins possono simulare diverse terapie per un paziente specifico, consentendo ai medici di identificare il trattamento più efficace prima di applicarlo realmente. Questo approccio riduce i rischi associati ai trattamenti sperimentali e migliora l'accuratezza delle cure.
Monitoraggio Remoto: attraverso dispositivi indossabili e sensori, i digital twins possono raccogliere dati in tempo reale sulle condizioni vitali del paziente, facilitando un monitoraggio continuo e tempestivo. Questo permette interventi immediati in caso di variazioni critiche nei parametri vitali.
Ottimizzazione dei processi sanitari: i modelli digitali possono essere utilizzati per simulare il flusso di pazienti all'interno di strutture sanitarie, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i costi. Questa simulazione aiuta a identificare colli di bottiglia e a ottimizzare l'allocazione delle risorse.
Previsione degli esiti clinici: i digital twins possono aiutare a prevedere l'esito di interventi chirurgici, consentendo ai medici di prepararsi meglio per le procedure. Questa tecnologia può migliorare la pianificazione e ridurre le complicazioni post-operatorie.
La società Dassault Systèmes, ad esempio, ha sviluppato il Living Heart, un modello virtuale realistico del cuore umano. Questo digital twin simula il flusso sanguigno, la meccanica e l'elettricità del cuore, consentendo ai medici di testare virtualmente il posizionamento degli elettrocateteri per interventi di risincronizzazione cardiaca. Questo approccio permette di determinare la strategia migliore prima dell'intervento reale, migliorando la preparazione chirurgica e riducendo i rischi associati. Non solo. L’azienda ha anche implementato un gemello virtuale per ospedali, che consente di simulare l'intero ambiente sanitario. Questo modello digitale aiuta nella gestione delle infezioni e nella pianificazione strategica, visualizzando come le particelle virali si diffondono in spazi chiusi e ottimizzando la disposizione dei pazienti per ridurre il rischio di contagio.
I progetti di Digital Twin
Vediamo alcuni esempi di applicazioni concrete di Digital Twins in medicina in Italia.
- Progetto Vital
L'Università di Pisa è coinvolta nel progetto europeo Vital - Virtual Twins as Tools for Personalised Clinical Care, che mira a sviluppare una piattaforma multi-organo per creare un "gemello umano virtuale" per pazienti con disturbi cardiovascolari. Questo progetto, coordinato dall'Università di Gent, utilizza modelli predittivi per personalizzare le terapie farmacologiche e interventistiche, riducendo trattamenti non necessari e migliorando l'efficacia delle cure.
- Progetto D3 4Health
Il progetto D3 4Health, Digital Driven Diagnostics, pronostics and therapeutics for Sustainable Health care, avviato nel 2022 e coordinato dall’Università Sapienza di Roma, si concentra sulla creazione di digital e biological twins a partire dai dati sanitari digitali e ha come obiettivo quello di migliorare la diagnosi e il monitoraggio delle malattie attraverso l'uso di algoritmi di intelligenza artificiale. Il consorzio comprende 28 partner tra università e aziende, puntando a un ecosistema sanitario innovativo.
- Digital twin per aneurismi
Una startup italiana, LivGemini, ha sviluppato un digital twin specifico per la cura dell'aneurisma dell'aorta. Questo modello digitale utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per analizzare dati emodinamici e biomeccanici, contribuendo a una migliore comprensione e trattamento della patologia. L'obiettivo è costruire un gemello digitale attivo che possa monitorare in tempo reale le condizioni del paziente.
- Gli Organi su Chip
Il Politecnico di Milano ha sviluppato Chip4D Brain, un dispositivo tecnologico basato sulla tecnologia "organ-on-a-chip" per testare nuovi farmaci contro Alzheimer e Parkinson. Il progetto DIANA, finanziato dall'ERC, ha visto la collaborazione tra il Politecnico, Neuro-Zone srl e l'Istituto Mario Negri. Il dispositivo riproduce su scala microscopica sia la barriera emato-encefalica sia il tessuto cerebrale, utilizzando cellule staminali umane. Questa innovazione risponde alla necessità di alternative ai test animali e al problema dell'alto tasso di fallimento (95%) nello sviluppo di farmaci per malattie neurodegenerative.
- Prototipo di Digital Human Twin
Il Centro Diagnostico Italiano (CDI) ha sviluppato un prototipo di "digital human twin" (gemello digitale del paziente), che ha ricevuto il Premio Innovazione SMAU 2023. Il sistema integra la storia clinica completa del paziente (esami di laboratorio, immagini radiologiche, parametri e stili di vita) in un'unica piattaforma, utilizzando l'intelligenza artificiale per simulare variazioni dello stato di salute e identificare rischi. Lo strumento aiuta i medici a visualizzare in modo completo e immediato tutti i dati del paziente, permettendo anche confronti con casi clinici simili.
Non è tutto così semplice
Nonostante tutti questi numerosi progetti, permangono diverse sfide da affrontare. Dal punto di vista tecnico, emergono problemi legati alla qualità e all'interoperabilità dei dati. Sul fronte legale ed etico, si pongono questioni relative alla privacy, alla proprietà dei dati e al rischio di discriminazioni nell'accesso alla tecnologia. Un tema particolarmente delicato riguarda l'autonomia decisionale nel rapporto medico-paziente e la gestione del gemello digitale dopo la morte del paziente. È necessario chiarire chi detiene i diritti sui dati utilizzati nei digital twin, specialmente quando più parti sono coinvolte nella creazione e nell'utilizzo di questi modelli virtuali e definire le responsabilità legali in caso di errori nei dati o malfunzionamenti dei sistemi basati su queste tecnologie.
In ogni caso, il potenziale dei Digital Twins è significativo, soprattutto in termini di miglioramento dell'efficienza del sistema sanitario e della qualità delle cure. Il rapido progresso tecnologico degli ultimi anni suggerisce che potremmo non essere troppo lontani dal vedere una versione digitale di noi stessi, capace di aiutare medici e ricercatori a personalizzare sempre più le cure, prevenire le malattie, passando da una medicina reattiva a una predittiva.
RIFERIMENTI TESTO
-
- 1 Living Heart
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Living Heart - 2 Vital - Virtual Twins as Tools for Personalised Clinical Care
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Vital - Virtual Twins as Tools for Personalised Clinical Care - 3 D3 4Health
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D3 4Health - 4 LivGemini
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LivGemini - 5 Chip4D Brain
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Chip4D Brain - 6 digital human twin
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"digital human twin" - 7 https://www.corrierecomunicazioni.it/pa-digitale/e-health/digital-twin-per-lo-studio-delle-patologie-via-a-d34health/
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- 1 Living Heart