Digitální dvojče (digital twin, DT) je pokročilý výpočetní model, jenž vytváří virtuální reprezentaci fyzického objektu, systému nebo procesu – zde například pacienta, přístroje, klinického procesu nebo léčebné strategie – a umožňuje predikci jeho chování v čase. 

Koncept, evoluce a kategorie digitálních dvojčat 

DT původně vznikl v průmyslu pro simulace letadel či výrobních procesů. Vývoj DT prošel od statických modelů (offline simulace) přes digitální stíny (jednosměrné aktualizace z reálného světa do digitálního) až po inteligentní digitální dvojčata využívající AI, která sbírají data, autonomně analyzují, učí se a optimalizují chování svých fyzických protějšků. 

Klíčové aplikace v radiologii a medicíně 

• Optimalizace přístrojů: Virtuální modely MRI, CT a dalších zobrazovacích zařízení umožňují simulace a včasnou detekci poruch, optimalizaci designu a efektivnější vývoj. 

• Řízení nemocnic: DT modely nemocnic a oddělení (například DT radiologického oddělení Mater Private Hospital se Siemens Healthineers) významně zlepšily efektivitu, snížily čekací doby a umožnily rychlé testování organizačních změn. 

• Telehealth a vzdálené monitorování: Virtuální nemocnice, DT pro operativní kontrolu, modely pro akutní medicínu umožňují efektivnější reakci na mimořádné situace a vzdálenou péči. 

• Personalizovaná medicína: Pacient-specifická DT integrují multimodální data od genomiky přes zobrazovací metody po EHR, rodinnou a geografickou historii – přispívají k lepší stratifikaci pacientů, optimalizaci léčby (příklad: theranostické DT pro personalizovanou radioterapii, DT pro plánování imunoterapie v onkologii). 

• Vzdělávání: Virtuální simulátory (např. Virtual Scanner 2.0) umožňují radiologům a chirurgům trénovat postupy v realistickém prostředí bez rizika pro pacienta. 

• Vývoj a testování léků: DT usnadňují in silico simulace účinku léčiv, predikci toxicity, optimalizaci složení tablet, propojení multi-omics a zobrazovacích dat. 

• Virtuální klinické studie: Generování syntetických kontrolních ramen klinických studií s použitím DT (například Phesi, Unlearn.AI), výrazně urychluje vývoj, zvyšuje statistickou sílu, snižuje náklady. 

Technologické aspekty a pokročilé metodiky 

DT modely vyžadují propojení a integraci dat z různých zdrojů (EHR, zobrazování, omics data), což je stále velkou výzvou kvůli datové kvalitě, interoperabilitě, bezpečnosti i ochraně soukromí. Rozvoj AI, multimodální fúze dat a generativní AI umožňuje DT modelům nejen predikovat vývoj pacienta či systému, ale generovat syntetická data pro další vývoj a ověřování. Pro validaci a kalibraci DT jsou klíčové longitudinální data, pokročilá výpočetní infrastruktura (HPC) a přesná kvantifikace nejistoty v modelech. 

Výzvy, limity a otázky regulace 

Pro implementaci DT je nutné řešit: 

• Kvalitu, dostupnost a bezpečnost dat, ochranu soukromí a etiku. 

• Integraci napříč různými datovými doménami (zobrazování, genomika, klinická data). 

• Validaci modelů, kvantifikaci nejistot, limitaci zkreslení (bias) a podporu interoperability napříč systémy. 

• Regulatorní rámce: DT mohou podléhat řadě předpisů (HIPAA, GDPR, FDA Medical Device Regulation, CLIA, GCP, IRB apod.), které stanovují pravidla pro bezpečnost, validaci, ochranu soukromí, kybernetickou bezpečnost a etiku v medicíně. 

Závěry 

Digitální dvojčata představují zásadní inovaci s potenciálem transformovat radiologii i zdravotnictví – od personalizované péče přes efektivní administraci až po urychlení vývoje a validace nových léčebných postupů i léčiv. Klíčová je úzká spolupráce kliniků, inženýrů, techniků, regulatorních a etických autorit. Radiologická data a zobrazovací technologie hrají zásadní roli nejen jako kritický vstup pro DT, ale i jako prostředek ověřování digitálních predikcí v klinické praxi. Úspěšné nasazení bude záviset na řešení výše zmíněných technických, etických i regulatorních překážek, bez nichž nelze naplno využít transformační potenciál digitálních dvojčat pro zlepšení péče o pacienty.

ZDROJE:
Aghamiri, S. S., Amin, R., Isavand, P., Vahdati, S., Zeinoddini, A., Kitamura, F. C., Moy, L., Kline, T. Digital Twin Technology In Radiology. Journal of Imaging Informatics in Medicine, 2025, https://doi.org/10.1007/s10278-025-01597-1