Erfahren Sie alles über die Vision, Mission sowie die Menschen, die die CompuGroup Medical weltweit prägen.
Der Digitale Patientenzwilling
Die Idee eines digitalen Patientenzwillings (engl. digital twin of a patient) basiert auf der Erstellung eines detaillierten, dynamischen digitalen Modells einer einzelnen Patient*in. Dieses Modell soll in der Lage sein, individuelle biologische, medizinische und verhaltensbezogene Daten zu integrieren, um den Gesundheitszustand, die Krankheitsentwicklung und die Reaktion auf Therapien möglichst genau vorherzusagen.
Was genau ist ein digitaler Patientenzwilling?
Ein digitaler Patientenzwilling ist eine computergestützte Simulation einer realen Patient*in, die deren Anatomie, Physiologie, Genetik, Lebensstil und Krankengeschichte abbildet. Ziel ist es, mit diesem virtuellen Modell ...
- Diagnosen zu verbessern,
- individuelle Therapien zu simulieren,
- Krankheitsverläufe vorherzusagen,
- Risiken frühzeitig zu erkennen.
Welche Daten werden dazu genutzt?
Ein digitaler Zwilling wird mit verschiedenen Arten von Patient*innendaten „gefüttert“, darunter:
Datenquellen für Digitale Zwillinge.
Wie wird daraus abgeleitet ein Modell erstellt?
Datensammlung
Alle in der obigen Tabelle dargestellten Daten werden strukturiert gesammelt und digitalisiert.
Modellierung und Simulation
Es werden verschiedene Modellierungstechniken eingesetzt:
- Mechanistische Modelle (z. B. physiologische Modelle des Kreislaufs)
- KI-/Machine-Learning-Modelle (um Muster in großen Datenmengen zu erkennen)
- Multi-Skalen-Modelle (z. B. von Zell- bis Organebene)
Individuelle Anpassung
Das Modell wird schließlich auf die individuelle Konstitution und Krankheitsgeschichte der Patient*in angepasst („personalisierte Simulation“).
Echtzeit-Updates
Wearables oder EHRs (elektronische Gesundheitsakten) liefern neue Daten, sodass sich der digitale Zwilling dynamisch anpasst.
Welche medizinischen Einsatzgebiete bieten sich dafür an und was bringt der Digitale Zwilling dabei?
Anwendungsbereiche für Digitale Patientenzwillinge.
Technologien im Hintergrund
Big Data & Cloud-Computing
Zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen.
Künstliche Intelligenz
Zur Mustererkennung und Vorhersage von Krankheitsverläufen.
Simulationstechnik
Wie bei digitalen Zwillingen in der Industrie (z. B. bei Flugzeugen), nur auf den Menschen übertragen.
Interoperabilität & FHIR-Standards
Um Daten zwischen Systemen kompatibel auszutauschen.
Herausforderungen
Die größten Herausforderungen im Umgang mit Digitalem Patientenzwillingen.
Ein digitaler Patientezwilling ist ein hochkomplexes, personalisiertes Modell, das datengetriebene Simulationen und Vorhersagen für die Medizin erlaubt. Er steht an der Schnittstelle von KI, Biomedizin und Simulationstechnologie und könnte in Zukunft eine zentrale Rolle in der Präzisionsmedizin spielen – vorausgesetzt, Datenschutz, Standardisierung und klinische Integration werden gelöst.