MEDICINE & AI

タイトル：A digital twin model for evidence-based clinical decision support in multiple myeloma treatment 雑誌名：Front Digit Health. 2023; 5: 1324453. 概　要： この研究は、多発性骨髄腫（MM）治療における意思決定支援のための類似性に基づくデジタルツインモデル（MMDT）を提案しています。治療の進展にもかかわらず、患者の反応は依然として予測困難であり、データ駆動型の支援ツールの必要性が高まっています。本研究では、MMDTの設計と実装のためのアーキテクチャの青写真を導出し、4層の概念を実装しました。これにより、治療戦略の選択や外部証拠の統合、データ処理の透明性を確保するメカニズムを定義しました。最終的に、患者特性と治療結果シミュレーションの初期評価シナリオを設定し、MMDTの有用性を示しました。 方　法： 本研究は、科学文献を用いた要件仕様プロセスを経て、MMDTの設計と実装のためのアーキテクチャを導出しました。4層の概念を実装し、各層の実施手順と周囲のデジタルツイン環境とのインターフェースを説明しました。MMRF CoMMpassの実世界データベースを使用し、475のユニークなエンティティと438のエッジからなるMM知識グラフを形成しました。 結　果： MMDTを用いた結果、統合医療ケースに対する潜在的な治療戦略の有効な選択が示されました。デジタルツインモデルは、臨床データの可用性や評価された治療オプションの信頼性といった課題に直面していますが、提案された協調的アプローチにより、臨床ルーチンへの自動意思決定ツールの導入に関する規制や倫理的懸念を軽減することが期待されます。 結　論： MMDTは、多発性骨髄腫治療における意思決定支援の可能性を示し、患者の特性に基づいた治療結果のシミュレーションを通じて、臨床現場での応用が期待されます。