MEDICINE & AI

タイトル：Digital Twins for Personalized Medicine Require Epidemiological Data and Mathematical Modeling: Viewpoint 雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Aug 05; 27: e72411. doi: 10.2196/72411. Epub 2025 Aug 05. 概　要： デジタルツイン（DT）技術は、さまざまな疫学データを統合し、患者特有の動的シミュレーションを作成することで臨床実践を革新しています。ゲノム、プロテオーム、画像、社会人口統計、実世界の行動からのデータを活用することで、DTは疾患の進行をモデル化し、治療を最適化し、健康介入を個別化するための計算フレームワークを提供します。AIと数学的モデルを通じて、DTは疾患リスク評価、早期診断、治療反応予測のための予測分析を促進します。本見解では、健康の軌跡モデル化のための微分方程式、マルチオミクス統合のためのベイズネットワーク、疾患進行のためのマルコフモデル、治療最適化のための強化学習など、DTの数学的基盤を探ります。さらに、再帰型ニューラルネットワークやトランスフォーマーなどの機械学習技術が、時間系列の臨床データを分析し、将来の健康イベントを予測することでDTの予測力を高めます。DTの潜在的な応用は、個別の患者ケアを超えて、公衆衛生監視、病院資源管理、疫学モデルにまで及びます。しかし、データプライバシーの懸念、計算インフラの要件、予測モデルの検証、規制遵守など、いくつかの課題が残っています。これらの制限に対処するには、医療提供者、データサイエンティスト、政策立案者の間の学際的な協力が必要です。AI、ウェアラブル技術、マルチオミクスデータ統合の進展により、DTは精密医療を再構築する準備が整っています。今後の研究は、計算効率の向上、データ相互運用性の標準化、倫理的なAI駆動の意思決定の確保に焦点を当てるべきです。 方　法： 本論文は、デジタルツイン技術の数学的基盤を探る見解であり、特定の研究デザインや対象者数は記載されていません。 結　果： 本論文では、デジタルツイン技術の応用可能性や課題について述べられており、具体的な数値や結果は示されていません。 結　論： デジタルツインは、個別化医療において重要な役割を果たす可能性があり、今後の研究は計算効率やデータの相互運用性の標準化、倫理的な意思決定に焦点を当てるべきであると結論付けられています。