Fra i premiati dell’edizione 2023 di Smau c’era anche il prototipo di digital human twin del Centro diagnostico italiano (CDI). Il progetto, avviato quest’anno, è entrato nella sua fase di test, miglioramento e co-creazione con i medici del CDI.

Il digital twin è una rappresentazione digitale di un sistema che esiste nel mondo reale. Nel caso del digital human twin, il sistema rappresentato è il paziente, con la sua storia clinica, gli esami di laboratorio, immagini radiologiche, parametri e stili di vita che cambiano nel tempo.

Ogni combinazione di questi dati definisce uno stato fisico che può essere compatibile con una condizione di salute e benessere o di maggiore rischio e malattia. Grazie all’applicazione di modelli matematici di intelligenza artificiale – l’altra componente fondamentale di un digital twin – è possibile simulare le variazioni di stato fisico, ricavando i parametri su cui è più appropriato intervenire per quello specifico paziente.

La rappresentazione del paziente

Il digital twin offre una rappresentazione più immediata e fruibile di una serie di informazioni altrimenti scollegate: ad esempio, può evidenziare come per un paziente fumatore con una storia familiare di malattie cardiovascolari e un recente tracciato Ecg alterato, un aumento di peso anche solo moderato  richieda in realtà una correzione tempestiva per ridurre il rischio cardiovascolare. Un approccio predittivo e personalizzato che ci avvicina in modo concreto a interpretare il paradigma della medicina di precisione.

La rappresentazione completa del paziente, spiega una nota di CDI, passa attraverso un’importante operazione infrastrutturale che rende interoperabili i dati, indipendentemente dalla loro origine.

Tutte queste informazioni vengono rese disponibili al medico attraverso viste sintetiche, organizzate per patologia e per modelli di stratificazione di rischio, ad esempio quello cardiovascolare, metabolico, o renale. Nella piattaforma prototipale è già disponibile un processo che permette al medico di estrarre i pazienti con storie cliniche simili a quella del paziente che ha davanti per confrontarne l’andamento e la prognosi.

Altro esempio di digital twin è quello messo a punto da Dassault Systèmes che ha realizzato Emma Twin, un avatar che ha il compito di sensibilizzare sull’importanza dei gemelli virtuali per il settore sanitario. Emma Twin spiega come sia stata generata utilizzando dati sanitari anonimi per permettere un numero illimitato di test che possano offrire a medici e ricercatori una comprensione più approfondita delle malattie e degli effetti dei trattamenti innovativi.

Stiamo quindi parlando di una tecnologia di frontiera che muove i primi passi ma può rivelarsi molto importante. Non a caso l’ultimo report di Anitec-Assinform ne parla come uno degli strumenti più promettenti per la Sanità.

Secondo il report, un Digital twin completo di modelli di simulazione basati su un grande volume di dati permetterà di valutare proattivamente, e non più in modo episodico, le esigenze di salute partendo dagli aspetti alimentari, dallo screening fino alla scelta delle terapie sistemiche più adeguate.

Disporre di un tempo accelerato sui modelli di salute permette di conoscere gli effetti di lungo periodo senza dover ricorrere a retrospettive e permette di comparare opzioni che eticamente sarebbero impossibili da considerare senza una solida base esperienziale.

Il modello digitale dell’entità rappresentata, la copia aggiornata dello stato dell’entità e la storia dell’entità sono gli elementi che compongono il gemello digitale che a partire dal 2016 con GE e Philips viene applicato nel contesto sanitario, ad esempio per la gestione di ospedali, macchinari diagnostici, procedure chirurgiche. Più recente, a partire dal 2019, è stato utilizzato per progettare e sperimentare medicinali come i nuovi vaccini Covid-19 Rna.

I possibili utilizzi

Utilizzi più recenti vedono il digital twin come replica di un paziente e la loro applicazione nell’ambito di chatbot e in associazione all intelligenza artificiale per fornire servizi di monitoraggio e teleconsulto.

Alcune aziende come Qbio lo utilizzano a partire dagli esami clinici che effettuano e forniscono il personal digital twin alla persona che potrà continuare a utilizzarlo arricchendolo di dati.

I dati sono fondamentali per il gemello digitale e possono essere acquisiti attraverso interazioni con il contesto che può essere formato da altri Digital twin o applicazioni.

Per esempio il Dt di una persona potrebbe verificare con i Dt di altri se questi hanno certi sintomi dopo una cena di gruppo, comunicare dati alle istituzioni sanitarie (la presenza di sintomi) senza rivelare l’identità del proprio “physical twin“ in modo da mantenere la privacy, oppure acquisire dalle istituzioni sanitarie informazioni su livelli di rischio in una certa area per rendere consapevole il proprio “physical twin“. Stiamo parlando di scenari non esattamente attuali che hanno il loro punto di partenza nello sviluppo del Fascicolo sanitario elettronico.

Per questo il rapporto di Assinform cita la proposta di European health data space, il regolamento, a oggi ancora in fase di negoziazione, che prevede l’introduzione di norme per la condivisione e l’utilizzo secondario dei dati sanitari. Se approvato, il regolamento permetterà di superare molti scogli relativi al trattamento dei dati dei pazienti per fini di ricerca, sviluppo e innovazione. Buona parte dell‘impianto proposto a livello Ue per l’utilizzo dei dati secondari è ispirata all‘esperienze finlandese di Findata.

Numerose sono le possibilità di utilizzo dei Dt nella sanità. Il report fa qualche esempio citando il monitoraggio di sottosistemi di un ospedale (sale operatorie, robot cli vario genere, sterilizzazione, gestione approvvigionamenti, gestione rifiuti, gestione esami), delle risorse, l’utilizzo nelle case di cura con il supporto a pazienti non autosufficienti, il controllo di un paziente in tempo reale, fino al supporto di primo livello sia come prevenzione sia come primo intervento.

Utilizzi di altro tipo riguardano l’interazione con strutture sanitarie per indirizzare comportamenti e contribuire alla creazione di un quadro clinicamente aggiornato dello stato complessivo di salute, oltre al monitoraggio dell‘effetto di cure e prescrizioni.