Концепция применения цифровых двойников для прогнозирования значений ведущих показателей состояния здоровья пациентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Использование цифровых двойников для прогнозирования значений ведущих показателей состояния здоровья пациентов, а также последствий событий и их исходов представляет собой одно из наиболее перспективных направлений современного здравоохранения. Широкое применение подобных цифровых технологий способствует модернизации медицины на всех этапах, что позволяет оптимизировать алгоритмы диагностики, лечения, реабилитации и профилактики. Это открывает новый путь к персонифицированной медицине, где риски развития заболеваний и осложнений выявляются задолго до их клинической манифестации.

Об авторах

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. В. 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

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

Список литературы

  1. Garanin A.A., Aydumova O.Y., Kiselev A.R. Digital twins in healthcare administration: A systematic review on novel approaches to management and planning. Russian Open Medical Journal. 2025; 14: e0104. doi: 10.15275/rusomj.2025.0104
  2. Bagaria N., Laamarti F., Badawi H.F. et al. Health 4.0: Digital twins for health and well-being’. In Connected Health in Smart Cities, ed. A. El Saddik, M. Hossain, and B. Kantarci. Cham: Springer Nature, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-27844-1_7
  3. Sun T., He X., Li Z. Digital twin in healthcare: Recent updates and challenges. Digit Health. 2023; 9: 20552076221149651. doi: 10.1177/20552076221149651
  4. Селиверстов П.В., Гриневич В.Б., Крюков В.Б. и др. Роль цифровых двойников в терапевтическом сопровождении пациентов. Врач. 2025; 36 (6): 13–9 [Seliverstov P., Grinevich V., Kryukov V. et al. The role of digital doubles in the therapeutic support of patients. Vrach. 2025; 36 (6): 13–9 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2025-06-03
  5. Прохорова Н.Д., Лебедев Г.С., Прасолов М.С. и др. Применение цифровых двойников в здравоохранении. Менеджер здравоохранения. 2024; 11: 88–96 [Prokhorova N.D., Lebedev G.S., Prasolov M.S. et al. The use of digital twins in healthcare. The health care manager. 2024; 11: 88–96 (in Russ.)]. doi: 10.21045/1811-0185-2024-11-88-96
  6. Hernandez-Boussard T., Macklin P., Greenspan E.J. et al. Digital twins for predictive oncology will be a paradigm shift for precision cancer care. Nat Med. 2021; 27 (12): 2065–6. doi: 10.1038/s41591-021-01558-5
  7. Drummond D., Gonsard A. Patient digital twins: an introduction based on a scoping review. medRxiv 2024; 02.20.24303096. doi: 10.1101/2024.02.20.24303096
  8. Куракова Н.Г., Цветкова Л.А., Полякова Ю.В. Цифровые двойники в хирургии: достижения и ограничения. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2022; 5: 97–110 [Kurakova N.G., Tsvetkova L.A., Polyakova Yu.V. Digital twins in surgery: achievements and limitations. Pirogov Russian Journal of Surgery. 2022; 5: 97–110 (in Russ.)]. doi: 10.17116/hirurgia202205197
  9. Селиверстов П.В., Крюков Е.В., Гриневич В.Б. Практическая реализация технологий искусственного интеллекта при проведении профилактического медицинского осмотра. Медицинский совет. 2025; 13: 266–72 [Seliverstov P.V., Kryukov E.V., Grinevich V.B. Practical implementation of artificial intelligence technologies during preventive medical examination. Medical Council. 2025; 13: 266–72 (in Russ.)]. doi: 10.21518/ms2025-322
  10. Кобякова О.С., Стародубов В.И., Куракова Н.Г. и др. Цифровые двойники в здравоохранении: оценка технологических и практических перспектив. Вестник РАМН. 2021; 76 (5): 476–87 [Kobyakova O.S., Starodubov V.I., Kurakova N.G. et al. Digital Twins in Healthcare: an Assessment of Technological and Practical Prospects. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021; 76 (5): 476–87 (in Russ)]. doi: 10.15690/vramn1717
  11. Machado T.M., Berssaneti F.T. Literature review of digital twin in healthcare. Heliyon. 2023; 9 (9): e19390. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e19390
  12. Khan S., Kandukuri D.K., Subramaniyan E.U. et al. Harnessing the untapped potential of digital twin technology in digital public health interventions. Explor Digit Health Technol. 2023; 1: 11–6. doi: 10.37349/edht.2023.00003
  13. Aithal P.S. Advances and new research opportunities in quantum computing technology by integrating it with other ICCT underlying technologies. Int J Case Stud Bus IT Educ. 2023; 7: 314–58. doi: 10.47992/IJCSBE.2581.6942.0304
  14. Björnsson B., Borrebaeck C., Elander N. et al. Digital twins to personalize medicine. Genome Med. 2020; 12: 4. doi: 10.1186/s13073-019-0701-3
  15. Saratkar S.Y., Langote M., Kumar P. et al Digital twin for personalized medicine development. Front Digit Health. 2025; 7: 1583466. doi: 10.3389/fdgth.2025.1583466
  16. Селиверстов П.В. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский Совет. 2024; 5: 312–9 [Seliverstov P.V. Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence during medical examination. Medical Council. 2024; 5: 312–9 (in Russ.)]. doi: 10.21518/ms2024-072

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Применение ЦД для прогнозирования значений ведущих показателей состояния пациентов

Скачать (125KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».