Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen: Modellbasierte Präzisionsmedizin
Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen: Modellbasierte Präzisionsmedizin
Ein digitaler Zwilling im Gesundheitswesen ist eine virtuelle Repräsentation des Gesundheitszustands oder einer Pathologie eines Patienten bzw. einer Patientin. Digitale Zwillinge ermöglichen Echtzeit-Simulationen, Vorhersagen und klinische Entscheidungsunterstützung und werden jeweils für einen spezifischen Anwendungskontext entwickelt.
Digitale Zwillinge basieren überwiegend auf mechanistischen Modellen, die auf grundlegenden physikalischen oder biologischen Prinzipien beruhen. Zunehmend werden jedoch auch statistische Modellierungsansätze eingesetzt, um datengetriebene Aspekte abzubilden, sodass hybride digitale Zwillinge entstehen. Durch diese Konvergenz entwickelt sich das Konzept des digitalen Zwillings zu einer umfassenden Methodik für modellbasierte Präzisionsmedizin, indem Simulationstechnologien als digitale medizinische Produkte integriert werden.
Die Entwicklung solcher digitalen Zwillinge stellt eine komplexe, multidisziplinäre Herausforderung dar, bei der Technologien mit unterschiedlichen Reifegraden aufeinander abgestimmt und integriert werden müssen.
Der Vortrag von Sven Hirsch, Professor an der ZHAW School of Life Sciences and Facility Management, führt in grundlegende Konzepte digitaler Zwillinge ein und stellt aktuelle Fortschritte bei der Entwicklung digitaler Zwillinge für hämorrhagische Schlaganfälle vor. Dabei werden insbesondere Machine-Learning-basierte medizinische Bildanalyse, die statistische Modellierung klinischer Daten mittels grafischer Netzwerke sowie digitale Gesundheitslösungen auf Basis von Wearable-Daten beleuchtet.
Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen sind zweifellos eine technologische Herausforderung – vor allem aber werfen sie auch sozio-kulturelle Fragen auf, etwa im Hinblick auf Datenschutz, Identität und Vertrauen.
