Как цифровой двойник человека помогает прогнозировать и лечить болезни и какие возможности появятся у него в будущем
Современная медицина постепенно движется от универсальных подходов к персонализированным. Один и тот же диагноз у разных людей может протекать по-разному, а одно и то же лечение не всегда дает одинаковый результат. Поэтому ученые и врачи ищут способы точнее прогнозировать развитие заболеваний и подбирать терапию, учитывая особенности конкретного пациента.
Одним из самых перспективных инструментов персонализированной медицины сегодня считается цифровой двойник человека — технология, которая позволяет создавать виртуальные модели пациентов для прогнозирования заболеваний и подбора лечения.
Ученые предполагают, что в будущем такие модели смогут помогать врачам прогнозировать риски, оценивать эффективность лечения и даже предупреждать развитие некоторых заболеваний еще до появления симптомов. При успешном развитии такая разработка может сделать медицину более точечной и исключить действия вслепую. Что же такое цифровые двойники и как именно они могут помочь нам дольше быть здоровыми — разбираемся в этой статье.
Что такое цифровой двойник человека
Цифровой двойник — это виртуальная модель человека, органа или процесса, которая создается на основе медицинских данных, искусственного интеллекта и математического моделирования и обновляется по мере появления новых данных.
Саму концепцию цифрового двойника впервые применили в космической программе NASA еще в 1960-х: чтобы моделировать космические корабли и устранять неполадки в режиме реального времени. Но термина «цифровой двойник» тогда еще не существовало, он появился только в 2005 году. С тех пор технология получила развитие в промышленности и инженерии, и сегодня очередь дошла до медицины и человеческого организма.
Важно понимать, что цифровой двойник человека в медицине — это не просто электронная медицинская карта. Медкарта хранит сведения о пациенте, а цифровой двойник использует эти данные для того, чтобы условно «заглянуть в будущее» и спрогнозировать ход лечения. Его задача — не только описывать текущее состояние человека, но и помогать прогнозировать и подбирать наиболее успешную терапию.
По данным научных публикаций, цифровой двойник позволяет создавать виртуальную модель пациента, на которой можно прогнозировать развитие болезни, оценивать разные варианты лечения и выявлять возможные риски еще до появления серьезных проблем со здоровьем.
Для создания таких моделей могут использовать:
- результаты анализов
- данные обследований
- сведения о хронических заболеваниях
- информацию о физической активности
- показателях сна
- и других факторах, влияющих на здоровье
Как создают цифровой двойник пациента
Работа начинается со сбора данных. Чем больше информации доступно исследователям, тем точнее может быть модель.
Цифровой двойник может включать в себя данные медицинской визуализации, результаты лабораторных исследований и анализов, генетическую информацию, показатели датчиков и других носимых устройств, сведения об образе жизни пациента и другие данные.
После этого все объединяют в единую математическую модель. Для ее создания используют методы компьютерного моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта. При этом цифровой двойник постоянно обновляется по мере поступления новых данных, в отличие от статичной цифровой модели.
Именно способность к регулярному обновлению и прогнозированию делает цифровой двойник комплексной системой, которая помогает принимать решения: назначать лечение, подбирать препараты и т.д. По данным научного обзора, опубликованного в 2025 году, полноценный цифровой двойник в медицине должен обладать тремя ключевыми свойствами: учитывать индивидуальные особенности пациента, регулярно обновляться по мере поступления новых данных и уметь прогнозировать возможные изменения состояния здоровья.
Где цифровые двойники в медицине используются уже сегодня
Несмотря на большой интерес к технологии, полноценные цифровые двойники всего организма пока остаются скорее целью на будущее. Сегодня исследователи чаще создают цифровые двойники отдельных органов, систем организма и заболеваний, чем полноценные модели всего человека.
Один из самых известных примеров — проект Living Heart. Это виртуальная персонализированная модель сердца, которую можно адаптировать под особенности конкретного пациента и даже группы пациентов одним нажатием кнопки.
Это позволяет исследователям и разработчикам медицинских технологий тестировать разные сценарии лечения и оценивать работу медицинских устройств, например, кардиостимуляторов, еще до того, как их применили на конкретных людях. — чтобы избежать рисков и заранее понимать, сработает лечение или нет. И конечно, наличие такого цифрового двойника сердца ускоряет развитие инноваций в кардиологии.
Кардиологией область исследований не ограничена. Сегодня цифровые двойники уже помогают бороться с раком: моделируется не орган, а сама опухоль и ее поведение. Это помогает распознать, как раковые клетки отреагируют на лечение — ведь онкология часто развивается по-разному у разных пациентов.
Показательный пример связан с лечением немелкоклеточного рака легкого. После того, как препарат для иммунотерапии переставал давать ожидаемый эффект, ученые создали цифровые модели более 500 пациентов и с их помощью проверили разные варианты лечения.
Оказалось, что переход на химиотерапию подходит не всем. Для части пациентов продолжение иммунотерапии оставалось более полезным. Такой результат хорошо показывает: цифровые двойники помогают подбирать лечение с учетом особенностей конкретного человека, а не использовать одно решение для всех.
Авторы обзора Digital Twins for Health отмечают, что возможности цифровых двойников выходят далеко за рамки персонализированной медицины. Например, их можно использовать для проведения виртуальных клинических испытаний, разработки новых препаратов, подготовки к хирургическим вмешательствам и поиска новых маркеров заболеваний.
В России исследования цифровых двойников тоже ведутся: наиболее активно этим занимается Сеченовский университет, Санкт-Петербургский политехнический университет, Научно-технологический университет «Сириус».
Так ученые Университета «Сириус» разработали модель, которая помогает подбирать лечение при артериальной гипертонии. Это заболевание развивается под влиянием множества факторов, поэтому один и тот же препарат может по-разному работать у разных людей.
Программа анализирует данные конкретного пациента — возраст, пол, вес и другие параметры, на их основе создает множество виртуальных моделей пациентов со схожими характеристиками и прогнозирует, как они будут реагировать на разные препараты и их сочетания. Кроме того, программа может подсказать, какие дополнительные обследования стоит провести, чтобы точнее подобрать лечение.
Как это устроено: ученые сначала разработали математическую модель сердечно-сосудистой системы человека, а затем объединили ее с моделью, описывающей действие препаратов от гипертонии. В результате получился инструмент, который помогает спрогнозировать, какие препараты и в какой комбинации с наибольшей вероятностью окажутся эффективными для конкретного пациента.
Как цифровые двойники могут помочь профилактике заболеваний
Особый интерес цифровые двойники в здравоохранении вызывают в области превентивной медицины и ранней профилактики заболеваний.
Современное здравоохранение во многом ориентировано на диагностику и решение уже возникших проблем: человек заболел — пошел к врачу — на основе диагноза получил лечение. Цифровые двойники потенциально позволяют сместить этот фокус в сторону профилактики и раннего выявления рисков, когда негативные последствия еще можно предотвратить.
Например, цифровой двойник может показать, что состояние пациента с высокой вероятностью начнет ухудшаться. Тогда врач может назначить дополнительные анализы, усилить наблюдение или поменять схему лечения, а не ждать появления симптомов. Например, если модель показывает высокий риск осложнений после операции или терапии, пациенту могут рекомендовать другое лечение.
Кроме того, цифровые двойники могут помогать в прогнозировании того, как пройдет та или иная сложная операция. Это уже применяется в кардиологии в ряде клиник: на 3D-моделях сердца врачи тестируют сценарии абляции — операции, направленной на лечение сбоев сердечного ритма.
В обзоре эффективности цифровых двойников отмечают, что технология может сделать подход к медицинской помощи в целом более индивидуальным: при подборе лечения или профилактике можно будет учитывать особенности конкретного пациента.
В перспективе цифровые двойники могут использоваться для оценки влияния образа жизни на здоровье. Например, модель сможет прогнозировать, как изменения физической активности, режима сна или других факторов способны повлиять на риск развития определенных заболеваний.
Однако большинство подобных сценариев пока находятся на стадии исследований, а не широкого применения. Риски в сфере здравоохранения выше, чем в какой либо другой — ведь здесь на кону стоит человеческая жизнь. Поэтому многие технологии применения цифровых двойников требуют пристальной проверки в клинической практике.
Какие ограничения есть у технологии сегодня
Человеческий организм — довольно сложная система, которую непросто полностью «оцифровать», и в этом заключается главная проблема применения цифровых двойников человека. Чтобы создать действительно точную модель, необходимо учесть огромное количество взаимосвязанных процессов, многие из которых до сих пор изучены недостаточно глубоко.
Кроме того, качество прогнозов напрямую зависит от качества исходных данных. Если информация неполная или содержит ошибки, модель может выдавать неточные результаты.
Отдельного внимания заслуживает тема безопасности: для работы цифровых двойников могут использоваться большие массивы медицинской информации, в том числе довольно личной и чувствительной для пациентов. И здесь речь идет уже о вопросах конфиденциальности и рисках утечки персональных данных. Степень ответственности здесь очень высока.
Еще одна проблема заключается в том, что многие разработки пока находятся на стадии исследований, и далеко не все из них можно считать полноценными цифровыми двойниками.
Согласно обзору применения человеческих цифровых двойников, только небольшая часть проектов соответствует всем критериям, включая персонализацию, постоянное обновление и возможность строить надежные прогнозы.
Когда появится полноценный цифровой аватар человека
Не смотря на сложность технологии, об этом уже говорят и строят прогнозы. Например, Сеченовский и Петербургский политехнический университет еще в 2024 году заявили об окончании работы над проектом национального стандарта цифрового двойника в здравоохранении. По их словам, «К 2035 году в России может появиться цифровой двойник человека».
Сегодня ученые в основном создают виртуальные модели органов и систем, но у технологии по всем данным — большое будущее. Интерес к технологии растет во всем мире: если в 2023 году мировой рынок цифровых двойников оценивался в 10,1 млрд. долларов, то к 2028 году, по прогнозам, он может вырасти до 110,1 млрд. долларов.
Рост рынка во многом связан с развитием искусственного интеллекта в медицине и увеличением интереса к персонализированному подходу к лечению пациентов.
В перспективе цифровые двойники могут стать важной частью персонализированной медицины, где решения принимаются не только на основе общих рекомендаций, но и с учетом особенностей конкретного пациента. Многие эксперты считают, что именно цифровой двойник человека способен стать одним из ключевых инструментов медицины будущего, помогая врачам точнее прогнозировать заболевания, подбирать лечение и развивать профилактику. Возможно, прямо сейчас мы стоим на пороге новых возможностей для более точной диагностики, профилактики и лечения заболеваний.