Роль цифровых двойников в терапевтическом сопровождении пациентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Цифровой двойник пациента – это динамическая компьютерная модель, включающая медицинские и физиологические характеристики конкретного больного, то есть фактически цифровая копия человека. Медицинские данные пациента в динамике загружаются в данную модель, а выводы на основе модели могут применяться для коррекции терапии. Таким образом, электронная медицинская карта из статичного хранилища превращается в интерактивный инструмент, который способен прогнозировать развитие болезни и реакцию на различные медицинские вмешательства.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

П. В. Селиверстов

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Автор, ответственный за переписку.
Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
SPIN-код: 6166-7005

кандидат медицинских наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

В. Б. Гриневич

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1095-8787
SPIN-код: 1178-0242

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Е. Б. Крюков

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8396-1936
SPIN-код: 3900-3441

академик РАН, доктор медицинских наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Е. П. Минаков

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
SPIN-код: 4819-0765

доктор технических наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Nadeem M., Ahmad I., Ahmed Q. et al. A comprehensive review of digital twin in healthcare in the scope of simulative health-monitoring. Digit Health. 2025; 11. doi: 10.1177/20552076241304078
  2. Kagadis G.C., Kloukinas C., Moore K. et al. Digital Twins' Advancements and Applications in Healthcare, Towards Precision Medicine. J Pers Med. 2024; 14 (11): 1234. doi: 10.3390/jpm14111234
  3. Coorey G., Figtree G.A., Fletcher D.F. et al. The health digital twin to tackle cardiovascular disease – a review of an emerging interdisciplinary field. NPJ Digit Med. 2022; 5: 126. doi: 10.1038/s41746-022-00640-7
  4. Katsoulakis E., Wang Q., Wu H. et al. Digital twins for health: a scoping review. NPJ Digit Med. 2024; 7: 77. doi: 10.1038/s41746-024-01073-0
  5. Малов Д. Как цифровые двойники меняют диагностику в медицине. РБК Компании от 14.04.25 [Электронный ресурс]. [Malov, D. How digital twins are changing diagnostics in medicine. RBC Companies, April 14, 2025 [Electronic resource]. (in Russ.)]. URL: https://companies.rbc.ru/news/MCGKSBhzxH/kak-tsifrovyie-dvojniki-menyayut-diagnostiku-v-meditsine/
  6. Rodriguez-Gonzalez A.B., Chitimalli S., Mohan S. et al. Medical Digital Twin: A Review on Technical Principles and Clinical Applications. J Clin Med. 2025; 14 (2): 324. doi: 10.3390/jcm14020324
  7. Тайц Б.М. «10П медицина» в решении вопросов снижения смертности, увеличения продолжительности и повышения качества жизни пожилого населения. Клиническая геронтология. 2021; 27 (11-12): 76–9 [Tayts B.M. «P10 Medicine» for lower mortality, longer life expectancy and better quality of life in elderly people. Clin Gerontol. 2021; 27 (11-12): 76–9 (in Russ.)]. doi: 10.26347/1607-2499202111-12076-079
  8. Digital twin of heart patient can correctly predict outcomes of medical treatment. Maastricht University News, January 30, 2024 [Electronic resource]. URL: https://www.maastrichtuniversity.nl/news/digital-twin-heart-patient-can-correctly-predict-outcomes-medical-treatment
  9. Wu H., Wang J., Liu M. et al. From virtual to reality: innovative practices of digital twins in tumor therapy. J Transl Med. 2025; 23: 100. doi: 10.1186/s12967-025-06371-z
  10. Scientists create cancer patients' 'digital twins' to predict how well treatments may work. eCancer. 2024 [Electronic resource]. URL: https://ecancer.org/en/news/25568-scientists-create-cancer-patients-digital-twins-to-predict-how-well-treatments-may-work
  11. Mikołajewska E., Prokopowicz P., Mikołajewski D. et al. Applications of Artificial Intelligence-Based Patient Digital Twins in Decision Support in Rehabilitation and Physical Therapy. Electronics. 2024; 13 (24): 4994. doi: 10.3390/electronics13244994
  12. Marshall M.S., Boukouvalas A., Wheeler B. et al. Challenges and opportunities for digital twins in precision medicine from a complex systems perspective. NPJ Digit Med. 2024; 7: 402. doi: 10.1038/s41746-024-01402-3
  13. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Шаповалов В.В. Оценка рисков социально значимых хронических неинфекционных заболеваний c использованием телемедицинской системы. Врач. 2020; 31 (10): 68–73 [Seliverstov P., Bakaeva S., Shapovalov V. A telemedicine system in the assessment of risks for socially significant chronic non-communicable diseases. Vrach. 2020; 31 (10): 68–73 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2020-10-13
  14. В России создадут стандарт для цифровых медицинских двойников. Медвестник от 24.10.24 [Электронный ресурс] [Russia to create standard for digital medical twins. Medvestnik, 24 October 2024 [Electronic resource] (in Russ.)]. URL: https://medvestnik.ru/content/news/V-Rossii-sozdadut-standart-dlya-cifrovyh-medicinskih-dvoinikov.html
  15. Цифровые двойники в здравоохранении. Zdrav.Expert от 24.07.23 [Электронный ресурс] [Digital twins in healthcare. Zdrav.Expert, 24 July 2023 [Electronic resource]. (in Russ.)]. URL: https://zdrav.expert/index.php/Статья:Цифровые_двойники_в_здравоохранении
  16. Almalaika M., Jenkins H., Ray P. Digital twin for healthcare systems. Healthcare (Basel). 2023; 11 (20): 2738. doi: 10.3390/healthcare11202738
  17. Селиверстов П.В. Психология адаптации пациентов к использованию искусственного интеллекта при проведении скрининга хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский Совет. 2024; 23: 266–72 [Seliverstov P.V. Psychology of patient adaptation to the use of artificial intelligence in screening for chronic noncommunicable diseases. Medical Council. 2024; 23: 266–72 (in Russ.)]. doi: 10.21518/ms2024-551
  18. Селиверстов П.В. Будущее сестринской профессии в эпоху искусственного интеллекта и роботизации здравоохранения. Медицинская сестра. 2025; 27 (3): 12–7 [Seliverstov P.V. The Future of Nursing in the Era of AI and Healthcare Robotization. Meditsinskaya sestra. 2025; 27 (3): 12–7 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25879979-2025-03-03
  19. Seliverstov P.V., Shapovalov V., Vasin A. et al. Secure telemedicine platforms: implementation challenges and privacy protection mechanisms in distributed healthcare systems. J Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, Dependable Applications. 2025; 16 (1): 217–29. doi: 10.58346/JOWUA.2025.I1.013
  20. Через 10 лет в России может появиться цифровой двойник человека. Newprospect.ru от 22.11.24 [Электронный ресурс] [In 10 years, Russia may see the emergence of digital human doubles. Newprospect.ru, 22 November 2024 (in Russ.)]. URL: https://newprospect.ru/news/cherez-10-let-v-rossii-mozhet-poyavitsya-czifrovoj-dvojnik-cheloveka
  21. Селиверстов П.В., Шаповалов В.В., Алешко О.В. Внедрение телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта в практику оказания амбулаторно-поликлинической помощи для проведения медицинского осмотра. Медицинский алфавит. 2023; 28: 44–9 [Seliverstov P.V., Shapovalov V.V., Aleshko O.V. Introduction of telemedicine technologies based on artificial intelligence into practice of providing outpatient care for medical examination. Medical alphabet. 2023; 28: 44–9 (in Russ.)]. doi: 10.33667/2078-5631-2023-28-44-49

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ИД "Русский врач", 2025