Digitaler Zwilling für bessere Prognosen

Um einen digitalen Zwilling zu entwickeln, sind riesige Datenmengen nötig, die in einen gemeinsamen Kosmos integriert werden müssen. Dabei geht es um individuelle biophysiologische Langzeitdaten in Kombination mit genetischen Daten, Ergebnissen aus Studien, Bevölkerungs- und Umweltdaten sowie dem, was zu speziellen Krankheitsbildern bekannt ist. Daraus, so die Vision, ließen sich am Ende mithilfe von Algorithmen individuelle Vorhersagen ableiten, Krankheitsverläufe überwachen und Behandlungspläne optimieren. Eine exakte 3D-Repräsentation würde zudem die Planung von chirurgischen Eingriffen verbessern.

»Diese Vision geht allerdings weit über das hinaus, was im Moment realisierbar ist«, so Schuppert. »Die konzeptuellen Entwicklungen von digitalen Zwillingen für die Medizin fokussieren sich heute deshalb sehr stark darauf, einzelne spezifische Erkrankungen zu adressieren, also nicht den Menschen in seiner Gesamtheit.« In einigen Teilbereichen ist man hier schon recht weit. Das gilt zum Beispiel für einzelne Organe wie die Leber, die Lunge oder das Herz beziehungsweise für spezielle Erkrankungen oder Stoffwechselprozesse.

Ein Beispiel im klinischen Kontext, das in Neuseeland entwickelt und dort sowie in einigen asiatischen Ländern angewandt wird, ist die Glucoseregulierung in der Intensivmedizin. »Speziell entwickelte und individuell an den Patienten angepasste Modelle sorgen dafür, dass die Insulindosierung, die der Patient bekommt, eine Hyper- und Hypoglykämie vermeidet«, führt Schuppert aus. Es handele sich hier allerdings um einen sehr kleinen digitalen Zwilling, der nur aus wenigen Algorithmen bestehe.