数字双生技术が医学のパラダイムを変えつつあります。今では、医師は心臓から脳までの患者の各器官を三次元画像で再構築することができます。将来は、全身の仮想双生を構築することも期待されており、手術や治療がより正確で予測可能になるでしょう。人工知能の大規模なモデル技術の発展に伴い、より強力な計算能力によって将来の3Dモデルの構築がより迅速かつ手軽になり、AI画像情報を統合した後、医師も患者の健康をより包括的に評価することができるようになります。 仮想心臓から仮想脳へ6か月前、ソフトウェアエンジニアのスティーブン・レヴィンは、12時間にわたる脳腫瘍摘出手術を受けました。良性の腫瘍が脳にあると診断された後、医師は彼の脳をモデル化し、腫瘍の正確な位置を特定し、3Dイメージのガイドの下で介入手術を行いました。手術から6週間後、レヴィンは完全に回復しました。「腫瘍が直ちに私の命に危険を及ぼすことはありませんが、一部の頭蓋骨や副鼻腔を侵食し、視神経を圧迫しています。」レウェン氏は第一財経記者に語った。「腫瘍は下垂体機能にも影響を与え、過剰な成長ホルモンを分泌し、足や手が徐々に大きくなりました。」カリフォルニア大学サンディエゴ校の神経外科医トーマス・ボーモント（Thomas Beaumont）は、デジタルツイン技術を使用して、レヴィンの脳を再構築し、腫瘍を含む。手術中、ボーモントは手術室のスクリーン上の画像を使用して、カメラをレヴィンの片方の鼻孔に差し込み、手術用具をもう片方の鼻孔に挿入し、腫瘍を一部切除し、損傷した組織を修復する非侵襲的な方法で手術を行った。 骨の構造は患者ごとに異なるため。 頸動脈の曲がり方も異なります。 手術を成功させるためには、これらすべてを3Dで視覚化する必要があります。 3D画像を使用すると、医師は患者の脳の解剖学的構造を頭で想像する必要がなく、直接見ることができるため、手術中に医師がより確実な状態になり、手術がより正確になります。レイブンの手術は非常に成功しました。半年後、彼は普段通りに仕事をしていました。実際、ボーモント医師が使用したデジタルツイン技術は、レイブン自身が開発したものであり、彼は自身が開発した技術の恩恵を受けたのです。彼の経験から、この技術が将来さらに多くの患者を助け、医師の負担を軽減することができると彼は確信しています。現在、レビンは、デジタルツイン技術を実験室から臨床へ推進しており、これらのデジタルツインには心臓、脳、肝臓などのさまざまな人体器官が含まれます。これにより、レビンは10年以上にわたって努力してきました。2014年、レーヴィンは彼の所属するダッソー システムズ社で先駆的な仮想心臓（Living Heart）プロジェクトを開始しました。これは、米国FDAに認可された初のデジタルヒト心臓モデリングツールであり、心臓介入医師が手術前または手術中に患者の心臓構造をよりよく理解し、最適な手術方針を見つけるのに役立ちます。レヴィンは第一财经の記者に語った。仮想ハートプロジェクトは、彼の娘ジェシーからのインスピレーションを受けたものです。ジェシーは生まれつき珍しい重度の心臓奇形を患っています。医師は彼女の心臓にペースメーカーを埋め込みました。ジェシーは今年35歳で、すでに5つのペースメーカーを交換しています。医師はジェシーの心臓病を治療する際に多くの不確実性に直面し、彼らは主に経験と推測に頼っていました。これはレヴィンに深い印象を与えました。その時以来、レヴィンはジェシーのような先天性心臓病を持つ子供の心臓疾患の発展をよりよく研究するためのデジタルシステムを開発したいと願っています。「今では誰もが本当の飛行機や車を製造して、それを運転することはありません。」レヴィン氏は第一財経記者に語った。「これらの製品が実際に組み立てられる前に、ソフトウェアプログラムやコンピュータシステムによって、設計者はまず仮想環境でこれらの部品を制作し、テストすることができます。なぜ心臓手術や冠動脈治療装置を事前にテストし計画できないのでしょうか？」エンジニア出身のレヴィンは、物理学的な考え方でこの問題を考え続けており、心臓は「ポンプ」であるため、物理法則の制約を受けるべきだと考えています。この考え方が彼の仮想心臓プロジェクトの原型を生み出しました。「モデルが正しく構築されていれば、最終的な製品も正しい」と彼は述べています。そして、この成功はオープンソースのおかげです。レヴィン氏によると、このプロジェクトのオープンソース協力は10年間続いています。世界中から数百人の医師、エンジニア、業界標準の制定者、政府関係者がプロジェクトに参加し、それぞれの専門技術を提供し、仮想環境で初の3Dフル機能心臓を構築することを目指しています。レビンは第一財経記者に語ったところによると、最初は多くの人々がこのプロジェクトを疑っていました。 結局、心臓手術はいつも生命に関わるものであり、現在でも心臓手術は医師の技能と経験に依存しています。 しかし、徐々に、3Dモデルが一般的なCTスキャンやMRI画像から作成され、ソフトウェアが段階的に改善され、プロジェクトも段階的に検証され、動物および最終的な人体テストで優れた結果を示しています。「バーチャルハートプロジェクトを駆動するのは、絶えず進化するエコシステムです。私たちは、トップの心臓血管研究者、医療機器メーカー、規制当局、心臓病専門家と協力して、臨床で検証され、高度に精度の高い、商品化可能な個別のデジタル人体心臓モデルと新しいデジタル療法を開発することを目指しています。」とレーヴィンは述べています。先天性心臓病の子供たちが最初に恩恵を受ける見込みです数年の努力の後、レイブンチームは機能が完全な仮想心臓を構築し、それをボストン小児病院の外科医に提供することに成功しました。レイブンによれば、小児心臓医師が先天性心疾患を持つ子供の病気の進行を予測する手段に乏しいため、小児心臓科はデジタルツイン技術が臨床ビジネス化に最初に向かう科になる可能性があります。今日、ボストンの小児病院心臓科では、専門家数十人が週に2回集まり、最も複雑な心臓手術を計画しています。彼らは画面に投影された心臓の3Dナンバーイメージを分析し、損傷を受けた血管や心室の奇形が、子供たちの生命と健康に脅威を及ぼす可能性があります。これらの3次元デジタルイメージは、コンピュータースクリーン上で回転したり、ブロックごとに分解したりすることができ、外科医師が手術を正確に計画できるようになります。バイオメディカルエンジニアの助けを借りて、医師は血液や酸素の流れ、心臓の電気信号、および弁膜の圧力が心臓機能にどのように影響するかを見ることができます。医師はさらに、使用する弁膜が心臓修復にどのような影響を与えるかをデジタルイメージを通じて予測することさえできます。レヴィンは、将来、センサーやウェアラブルデバイスがこれらのデジタルテクノロジーに追加され、人間の心臓にデータを転送する経路を作成することができると述べた。このフィードバックループは、人間の心臓の「デジタルツイン」を作成し、医師に手術計画が最適であることを確認するための新しい手段を提供します。ボストン小児病院小児心臓外科医、コンピュータ3Dビジュアライゼーションプロジェクトディレクターデビッド・ホーガンソン（David Hoganson）はこのプロジェクトの責任者です。現在までに、彼のチームはデジタル心臓モデルを使用して約2000件の手術を行っています。上海交通大学附属新华医院儿童心脏中心の心臓内科主任である陈笋は、先天性心臓病を抱える複雑な小児患者に日々対応しています。これらの小児の中には、心室発育不全などの理由で生まれたばかりで治療を必要とするケースもあります。また、2、3歳の頃に川崎病や心筋病にかかるケースもありますが、これらの疾患の多くのメカニズムはまだ明らかになっていません。陳筍は第一財経の記者に語ったところによると、彼のチームもデジタルツインに関する企業との科学研究協力を行っており、超音波心エコー画像と心臓大血管増強CTのマルチモーダル画像融合に基づいて、関連するアルゴリズムを開発し、小児先天性心疾患の3Dおよび4Dモデルを構築して、小児先天性心疾患の発展をより良く理解するための取り組みをしています。陳筍は、海外のデジタル技術が臨床で先行している理由は、主に2つの利点に基づいていると率直に述べています。1つ目は、彼らが成熟した支払いシステムを持っているため、製品がより迅速に商業化されることができること；2つ目は、国外のエコシステムが比較的発展しており、基礎医学、エンジニアリング、臨床などの分野の交差研究がシステムを形成していることです。新華病院小児心臓センターの主治医師、博士は第一財経記者に語った。「仮想心臓は国内の心臓血管領域の研究の焦点となっています。デジタルツイン技術は医療水準のさらなる向上を支援する必然の傾向であり、医療分野に革命的な変化をもたらすでしょう。」彼は、国内の小児心臓病領域では、バーチャルハート技術がAIアルゴリズムによる最適化、マルチモーダル画像の統合などによって拡大され、デジタルツインモデルの精度を向上させる研究段階にあると述べ、将来的には実際の臨床応用をさらに探索する予定です。 "デジタルツインハートは、新しい技術と支援ツールとして、その強力な機能を発揮するためにはシステム的な使用方法が必要です。たとえば、直径、面積などの従来の2Dパラメータは、3Dパラメータ（面積、体積）に置き換えられる必要があります。手術前の計画、手術のシミュレーション、疾患の進行予測などは、それぞれの疾患に応じた方法論を策定する必要があります。"と彭永氏は述べています。過去数年間、医学分野において「デジタルツイン」はますます成熟し、肺、肝臓、脳、関節、目、血管などのモデルに発展しています。全身のバーチャルツインの構築も近い将来実現する可能性があります。現在、この新しい技術は新しい医療機器製品のテストや新しい薬物分子が臓器や細胞に与える影響を予測するために使用されています。将来的には動物実験を減らすか、あるいは代替する可能性があります。これらのモデルは循環器計算医学に統一の基盤を築き、教育・訓練、医療機器設計、臨床試験、臨床診断の発展を推進し、先端医療機器の革新的な転換により効果的な手段を提供します。現在、米国FDAはダソーシステムの仮想心臓との協力研究契約を10年間延長し、ペースメーカーを含む循環器機器の植込み、配置、およびパフォーマンスを評価しています。 ジェネレーティブAIの開発に伴い、ダッソーのバーチャル・ハート・プロジェクトでは、大規模な言語モデルを導入しています。 Levin氏はCBNに対し、彼のチームは現在、個々の患者や患者集団に合わせて構成できる新世代の仮想心臓モデルをテストしており、AI主導のカスタマイズと自動化機能は医療機器の開発の合理化と加速に役立つと語った。"AI模型の利点の1つは、将来、多くの患者データが必要ないかもしれないことです。少量のデータでモデルを継続的に学習させ、大量のデータを生成できるかもしれません。これはAIの発展がデジタルツイン技術に与える重要な影響です。」レヴィンは述べています。また、AIの能力を活用することで、個々の心臓に対する従来の「手動モデリング」の方法も変化してきます。「手動モデリングには通常、長い時間がかかりますが、今ではワンクリックで自動モデリングが可能で、数日かかっていたプロセスが数分で完了します。これは全体のプロセスにとって画期的な変革になります。」と彼は述べています。AI医療時代が間もなく訪れる国内で、臨床医もバーチャルツイン技術の応用可能性を探っています。最近、上海交通大学医学院附属仁济医院の手術室では、人間と機械が協力して「精密戦」が展開されました。仁济医院の機能神経組の周洪語チームは患者のCTおよびMRI画像データをSinoという手術ロボットシステムに取り込み、AIアルゴリズムシステムによって自動的に脳内の3Dモデルを再構築し、膿腫の立体的な輪郭を精密に描出することができました。 仁済病院脳神経外科の郭立梅副主治医は、3Dデータ画像の助けを借りて、手術ロボットのロボットアームをスムーズに制御し、ロボットが計画した手術経路に従って、0.1mmの繰り返し位置決め精度で、あらかじめ設定されたチャネルを介してドレナージチューブを膿瘍腔の中心にゆっくりと送ります。 周宏宇氏は最初の金融記者に、従来はこの種の手術は医師の「感覚」と経験に頼っていたが、現在は神経画像技術の発展により、CTや磁気共鳴のための画像データを後処理し、過去に開頭術で観察しなければならない脳深部構造を構築し、3次元システムに基づいて手術経路を計画し、血管や重要な機能領域を避け、ロボットによる正確な位置決めと手術ナビゲーションを実現し、人間の目と人間の手の生理学的限界を突破することができると説明した。 「このシステムは、穿刺深さと角度オフセットをリアルタイムで表示し、血管や機能領域を巧みに回避することもできます。これは、従来の手術では実現できない視点です。」 とおっしゃっていました。仁济医院の神経外科の冯軍峰教授は第一財経の記者に対して、「神経外科はすでに'ミリ波時代'に入っています。機械学習が手術データを継続的に蓄積し、将来は自律して穿刺経路を最適化し、医師の'AI参謀'となる可能性があります。」と述べました。 今後、同病院の心臓カテーテル検査室でも同様のシナリオが展開されることが予想されます。 復旦大学附属中山病院循環器科部長の葛俊波(Ge Junbo)院長はCBNの記者に対し、「メタバースカテーテル検査室」のシナリオを説明した:カテーテル検査室は、人工知能支援意思決定システム、音声支援制御システム、ロボット支援・触覚フィードバックシステム、複合現実ホログラフィックデジタルシステム、高速インターネットで構成されている。 「このカテーテル検査室では、手術前に患者のすべての情報を医師のソフトウェアシステムにミラーリングし、医師はVision Proなどのハイブリッド仮想デバイスを装着した後、手術と解剖学的構造をシミュレートすることができ、手術プロセスは事前にリハーサルされています。」 葛俊波は最初の金融記者に語った。彼は、「メタバース」の表現形式と次元が心臓疾患の診療にも適用されると考えています。「メタバース」から「心の宇宙」へ、将来的にデジタルツインはAI技術を活用して、デジタルオルガン（デジタル人間）を精密に構築し、現実の状況（バーチャル）を描写し、医師や患者が疾患要因がもたらす結果などを理解できるようにします。 「これは、アテローム性動脈硬化症が人体の血管ネットワーク全体にどのように影響するかなど、さまざまな複雑な血管疾患との関連を理解するのに役立ちます。」 葛俊波氏は「これは汎血管疾患の診断と管理にとって大きな意義がある。 従来の知識では、もはや疾患の完全な結果を予測することはできず、患者の特性、臨床症状、バイオマーカー、ラジオミクスなどの情報の統合が将来のトレンドとなるでしょう。 ”葛均波は、デジタル双子技術を人工知能の大規模モデルに重ね合わせることで、将来、広範な血管疾患を正確に予測することができ、また弁膜置換などの手術領域でさらに大きな役割を果たすことができ、医師が疾患にいつ介入すべきかを予測し、決定するのに役立ちます。先週、中山医院心臓内科が国内で初めて心臓の大規模モデル観察（CardioMind）を発表しました。このモデルは、多面的な診療データとトップ医師の経験を統合し、病歴の収集から補助診断までの全プロセスをスマート化しています。さらに重要なのは、システムが単一のテキストデータ解析を突破し、心電図、超音波画像、実験室検査などの多面的データを統合的に推論していることです。 しかし、このデータの標準化にはまだ課題があります。 「デジタルツインは、さまざまな医療用3D画像と生理学的信号に基づいて臓器を記述します。 CT/MRIの3D画像はデジタルツインの基盤であり、臓器の構造は人それぞれ異なるため、これらのリアルタイム画像を使用してAIモデルを調整し、パーソナライズされたアプリケーションにすることができます。 医用画像の専門家は、最初の財務記者に「現在、臓器デジタルツインの統一された標準はありませんが、手術指導専用のシナリオなど、特定のニーズに応じて簡素化できます」と語っています。 ” 一部の臨床医はまた、人体の生理学的データの主観的な変動性が大きいため、標準化の難しさを増すと最初の財務報告者に指摘しました。 「人体データは非常に複雑で、何億もの変数が相互に影響し合っており、正確にシミュレーションすることは非常に困難です。」 中山病院循環器科の主任医師である潘文志教授は、最初の経済記者に「治療が可能かどうかを証明するには、たとえそれが単純な仮説であっても、通常、数千人の患者を数年間の臨床試験に含める必要があり、数億元の費用がかかります」と語った。 なぜなら、患者は試行錯誤を繰り返すことができないからです。 ” 同時に、AI大規模モデルの適用は、画像データ、病理学、血液データなどの客観的なデータに最も利点があり、医師に特定の補助機能を提供できると述べました。レブンは第一財経記者に打ち明け、現在、仮想心臓プロジェクトは規制当局の評価を待っており、大規模な臨床導入はまだ時間がかかると述べた。課題について話すと、「標準が不足していることが最大の課題であり、各企業が独自の製品を製造しており、統一された標準がないだけでなく、各国の標準も異なる。したがって、業界は速やかにデジタルツイン技術の標準を策定し、規制承認の参考にする必要があり、この技術を早くも臨床に導入することができる」と述べた。(記事提供:Yicai)出典:Oriental Fortune Network著者: Yicai
消费者がAIに出会うと、人間の心臓や脳などの器官が再構築されます。
数字双生技术が医学のパラダイムを変えつつあります。今では、医師は心臓から脳までの患者の各器官を三次元画像で再構築することができます。将来は、全身の仮想双生を構築することも期待されており、手術や治療がより正確で予測可能になるでしょう。
人工知能の大規模なモデル技術の発展に伴い、より強力な計算能力によって将来の3Dモデルの構築がより迅速かつ手軽になり、AI画像情報を統合した後、医師も患者の健康をより包括的に評価することができるようになります。
仮想心臓から仮想脳へ
6か月前、ソフトウェアエンジニアのスティーブン・レヴィンは、12時間にわたる脳腫瘍摘出手術を受けました。良性の腫瘍が脳にあると診断された後、医師は彼の脳をモデル化し、腫瘍の正確な位置を特定し、3Dイメージのガイドの下で介入手術を行いました。手術から6週間後、レヴィンは完全に回復しました。
「腫瘍が直ちに私の命に危険を及ぼすことはありませんが、一部の頭蓋骨や副鼻腔を侵食し、視神経を圧迫しています。」レウェン氏は第一財経記者に語った。「腫瘍は下垂体機能にも影響を与え、過剰な成長ホルモンを分泌し、足や手が徐々に大きくなりました。」
カリフォルニア大学サンディエゴ校の神経外科医トーマス・ボーモント（Thomas Beaumont）は、デジタルツイン技術を使用して、レヴィンの脳を再構築し、腫瘍を含む。手術中、ボーモントは手術室のスクリーン上の画像を使用して、カメラをレヴィンの片方の鼻孔に差し込み、手術用具をもう片方の鼻孔に挿入し、腫瘍を一部切除し、損傷した組織を修復する非侵襲的な方法で手術を行った。
骨の構造は患者ごとに異なるため。 頸動脈の曲がり方も異なります。 手術を成功させるためには、これらすべてを3Dで視覚化する必要があります。 3D画像を使用すると、医師は患者の脳の解剖学的構造を頭で想像する必要がなく、直接見ることができるため、手術中に医師がより確実な状態になり、手術がより正確になります。
レイブンの手術は非常に成功しました。半年後、彼は普段通りに仕事をしていました。実際、ボーモント医師が使用したデジタルツイン技術は、レイブン自身が開発したものであり、彼は自身が開発した技術の恩恵を受けたのです。彼の経験から、この技術が将来さらに多くの患者を助け、医師の負担を軽減することができると彼は確信しています。
現在、レビンは、デジタルツイン技術を実験室から臨床へ推進しており、これらのデジタルツインには心臓、脳、肝臓などのさまざまな人体器官が含まれます。これにより、レビンは10年以上にわたって努力してきました。
2014年、レーヴィンは彼の所属するダッソー システムズ社で先駆的な仮想心臓（Living Heart）プロジェクトを開始しました。これは、米国FDAに認可された初のデジタルヒト心臓モデリングツールであり、心臓介入医師が手術前または手術中に患者の心臓構造をよりよく理解し、最適な手術方針を見つけるのに役立ちます。
レヴィンは第一财经の記者に語った。仮想ハートプロジェクトは、彼の娘ジェシーからのインスピレーションを受けたものです。ジェシーは生まれつき珍しい重度の心臓奇形を患っています。医師は彼女の心臓にペースメーカーを埋め込みました。ジェシーは今年35歳で、すでに5つのペースメーカーを交換しています。
医師はジェシーの心臓病を治療する際に多くの不確実性に直面し、彼らは主に経験と推測に頼っていました。これはレヴィンに深い印象を与えました。その時以来、レヴィンはジェシーのような先天性心臓病を持つ子供の心臓疾患の発展をよりよく研究するためのデジタルシステムを開発したいと願っています。
「今では誰もが本当の飛行機や車を製造して、それを運転することはありません。」レヴィン氏は第一財経記者に語った。「これらの製品が実際に組み立てられる前に、ソフトウェアプログラムやコンピュータシステムによって、設計者はまず仮想環境でこれらの部品を制作し、テストすることができます。なぜ心臓手術や冠動脈治療装置を事前にテストし計画できないのでしょうか？」
エンジニア出身のレヴィンは、物理学的な考え方でこの問題を考え続けており、心臓は「ポンプ」であるため、物理法則の制約を受けるべきだと考えています。この考え方が彼の仮想心臓プロジェクトの原型を生み出しました。
「モデルが正しく構築されていれば、最終的な製品も正しい」と彼は述べています。そして、この成功はオープンソースのおかげです。レヴィン氏によると、このプロジェクトのオープンソース協力は10年間続いています。世界中から数百人の医師、エンジニア、業界標準の制定者、政府関係者がプロジェクトに参加し、それぞれの専門技術を提供し、仮想環境で初の3Dフル機能心臓を構築することを目指しています。
レビンは第一財経記者に語ったところによると、最初は多くの人々がこのプロジェクトを疑っていました。 結局、心臓手術はいつも生命に関わるものであり、現在でも心臓手術は医師の技能と経験に依存しています。 しかし、徐々に、3Dモデルが一般的なCTスキャンやMRI画像から作成され、ソフトウェアが段階的に改善され、プロジェクトも段階的に検証され、動物および最終的な人体テストで優れた結果を示しています。
「バーチャルハートプロジェクトを駆動するのは、絶えず進化するエコシステムです。私たちは、トップの心臓血管研究者、医療機器メーカー、規制当局、心臓病専門家と協力して、臨床で検証され、高度に精度の高い、商品化可能な個別のデジタル人体心臓モデルと新しいデジタル療法を開発することを目指しています。」とレーヴィンは述べています。
先天性心臓病の子供たちが最初に恩恵を受ける見込みです
数年の努力の後、レイブンチームは機能が完全な仮想心臓を構築し、それをボストン小児病院の外科医に提供することに成功しました。レイブンによれば、小児心臓医師が先天性心疾患を持つ子供の病気の進行を予測する手段に乏しいため、小児心臓科はデジタルツイン技術が臨床ビジネス化に最初に向かう科になる可能性があります。
今日、ボストンの小児病院心臓科では、専門家数十人が週に2回集まり、最も複雑な心臓手術を計画しています。彼らは画面に投影された心臓の3Dナンバーイメージを分析し、損傷を受けた血管や心室の奇形が、子供たちの生命と健康に脅威を及ぼす可能性があります。
これらの3次元デジタルイメージは、コンピュータースクリーン上で回転したり、ブロックごとに分解したりすることができ、外科医師が手術を正確に計画できるようになります。バイオメディカルエンジニアの助けを借りて、医師は血液や酸素の流れ、心臓の電気信号、および弁膜の圧力が心臓機能にどのように影響するかを見ることができます。医師はさらに、使用する弁膜が心臓修復にどのような影響を与えるかをデジタルイメージを通じて予測することさえできます。
レヴィンは、将来、センサーやウェアラブルデバイスがこれらのデジタルテクノロジーに追加され、人間の心臓にデータを転送する経路を作成することができると述べた。このフィードバックループは、人間の心臓の「デジタルツイン」を作成し、医師に手術計画が最適であることを確認するための新しい手段を提供します。
ボストン小児病院小児心臓外科医、コンピュータ3Dビジュアライゼーションプロジェクトディレクターデビッド・ホーガンソン（David Hoganson）はこのプロジェクトの責任者です。現在までに、彼のチームはデジタル心臓モデルを使用して約2000件の手術を行っています。
上海交通大学附属新华医院儿童心脏中心の心臓内科主任である陈笋は、先天性心臓病を抱える複雑な小児患者に日々対応しています。これらの小児の中には、心室発育不全などの理由で生まれたばかりで治療を必要とするケースもあります。また、2、3歳の頃に川崎病や心筋病にかかるケースもありますが、これらの疾患の多くのメカニズムはまだ明らかになっていません。
陳筍は第一財経の記者に語ったところによると、彼のチームもデジタルツインに関する企業との科学研究協力を行っており、超音波心エコー画像と心臓大血管増強CTのマルチモーダル画像融合に基づいて、関連するアルゴリズムを開発し、小児先天性心疾患の3Dおよび4Dモデルを構築して、小児先天性心疾患の発展をより良く理解するための取り組みをしています。
陳筍は、海外のデジタル技術が臨床で先行している理由は、主に2つの利点に基づいていると率直に述べています。1つ目は、彼らが成熟した支払いシステムを持っているため、製品がより迅速に商業化されることができること；2つ目は、国外のエコシステムが比較的発展しており、基礎医学、エンジニアリング、臨床などの分野の交差研究がシステムを形成していることです。
新華病院小児心臓センターの主治医師、博士は第一財経記者に語った。「仮想心臓は国内の心臓血管領域の研究の焦点となっています。デジタルツイン技術は医療水準のさらなる向上を支援する必然の傾向であり、医療分野に革命的な変化をもたらすでしょう。」
彼は、国内の小児心臓病領域では、バーチャルハート技術がAIアルゴリズムによる最適化、マルチモーダル画像の統合などによって拡大され、デジタルツインモデルの精度を向上させる研究段階にあると述べ、将来的には実際の臨床応用をさらに探索する予定です。
"デジタルツインハートは、新しい技術と支援ツールとして、その強力な機能を発揮するためにはシステム的な使用方法が必要です。たとえば、直径、面積などの従来の2Dパラメータは、3Dパラメータ（面積、体積）に置き換えられる必要があります。手術前の計画、手術のシミュレーション、疾患の進行予測などは、それぞれの疾患に応じた方法論を策定する必要があります。"と彭永氏は述べています。
過去数年間、医学分野において「デジタルツイン」はますます成熟し、肺、肝臓、脳、関節、目、血管などのモデルに発展しています。全身のバーチャルツインの構築も近い将来実現する可能性があります。現在、この新しい技術は新しい医療機器製品のテストや新しい薬物分子が臓器や細胞に与える影響を予測するために使用されています。将来的には動物実験を減らすか、あるいは代替する可能性があります。
これらのモデルは循環器計算医学に統一の基盤を築き、教育・訓練、医療機器設計、臨床試験、臨床診断の発展を推進し、先端医療機器の革新的な転換により効果的な手段を提供します。現在、米国FDAはダソーシステムの仮想心臓との協力研究契約を10年間延長し、ペースメーカーを含む循環器機器の植込み、配置、およびパフォーマンスを評価しています。
ジェネレーティブAIの開発に伴い、ダッソーのバーチャル・ハート・プロジェクトでは、大規模な言語モデルを導入しています。 Levin氏はCBNに対し、彼のチームは現在、個々の患者や患者集団に合わせて構成できる新世代の仮想心臓モデルをテストしており、AI主導のカスタマイズと自動化機能は医療機器の開発の合理化と加速に役立つと語った。
"AI模型の利点の1つは、将来、多くの患者データが必要ないかもしれないことです。少量のデータでモデルを継続的に学習させ、大量のデータを生成できるかもしれません。これはAIの発展がデジタルツイン技術に与える重要な影響です。」レヴィンは述べています。
また、AIの能力を活用することで、個々の心臓に対する従来の「手動モデリング」の方法も変化してきます。「手動モデリングには通常、長い時間がかかりますが、今ではワンクリックで自動モデリングが可能で、数日かかっていたプロセスが数分で完了します。これは全体のプロセスにとって画期的な変革になります。」と彼は述べています。
AI医療時代が間もなく訪れる
国内で、臨床医もバーチャルツイン技術の応用可能性を探っています。最近、上海交通大学医学院附属仁济医院の手術室では、人間と機械が協力して「精密戦」が展開されました。仁济医院の機能神経組の周洪語チームは患者のCTおよびMRI画像データをSinoという手術ロボットシステムに取り込み、AIアルゴリズムシステムによって自動的に脳内の3Dモデルを再構築し、膿腫の立体的な輪郭を精密に描出することができました。
仁済病院脳神経外科の郭立梅副主治医は、3Dデータ画像の助けを借りて、手術ロボットのロボットアームをスムーズに制御し、ロボットが計画した手術経路に従って、0.1mmの繰り返し位置決め精度で、あらかじめ設定されたチャネルを介してドレナージチューブを膿瘍腔の中心にゆっくりと送ります。
周宏宇氏は最初の金融記者に、従来はこの種の手術は医師の「感覚」と経験に頼っていたが、現在は神経画像技術の発展により、CTや磁気共鳴のための画像データを後処理し、過去に開頭術で観察しなければならない脳深部構造を構築し、3次元システムに基づいて手術経路を計画し、血管や重要な機能領域を避け、ロボットによる正確な位置決めと手術ナビゲーションを実現し、人間の目と人間の手の生理学的限界を突破することができると説明した。
「このシステムは、穿刺深さと角度オフセットをリアルタイムで表示し、血管や機能領域を巧みに回避することもできます。これは、従来の手術では実現できない視点です。」 とおっしゃっていました。
仁济医院の神経外科の冯軍峰教授は第一財経の記者に対して、「神経外科はすでに'ミリ波時代'に入っています。機械学習が手術データを継続的に蓄積し、将来は自律して穿刺経路を最適化し、医師の'AI参謀'となる可能性があります。」と述べました。
今後、同病院の心臓カテーテル検査室でも同様のシナリオが展開されることが予想されます。 復旦大学附属中山病院循環器科部長の葛俊波(Ge Junbo)院長はCBNの記者に対し、「メタバースカテーテル検査室」のシナリオを説明した:カテーテル検査室は、人工知能支援意思決定システム、音声支援制御システム、ロボット支援・触覚フィードバックシステム、複合現実ホログラフィックデジタルシステム、高速インターネットで構成されている。
「このカテーテル検査室では、手術前に患者のすべての情報を医師のソフトウェアシステムにミラーリングし、医師はVision Proなどのハイブリッド仮想デバイスを装着した後、手術と解剖学的構造をシミュレートすることができ、手術プロセスは事前にリハーサルされています。」 葛俊波は最初の金融記者に語った。
彼は、「メタバース」の表現形式と次元が心臓疾患の診療にも適用されると考えています。「メタバース」から「心の宇宙」へ、将来的にデジタルツインはAI技術を活用して、デジタルオルガン（デジタル人間）を精密に構築し、現実の状況（バーチャル）を描写し、医師や患者が疾患要因がもたらす結果などを理解できるようにします。
「これは、アテローム性動脈硬化症が人体の血管ネットワーク全体にどのように影響するかなど、さまざまな複雑な血管疾患との関連を理解するのに役立ちます。」 葛俊波氏は「これは汎血管疾患の診断と管理にとって大きな意義がある。 従来の知識では、もはや疾患の完全な結果を予測することはできず、患者の特性、臨床症状、バイオマーカー、ラジオミクスなどの情報の統合が将来のトレンドとなるでしょう。 ”
葛均波は、デジタル双子技術を人工知能の大規模モデルに重ね合わせることで、将来、広範な血管疾患を正確に予測することができ、また弁膜置換などの手術領域でさらに大きな役割を果たすことができ、医師が疾患にいつ介入すべきかを予測し、決定するのに役立ちます。
先週、中山医院心臓内科が国内で初めて心臓の大規模モデル観察（CardioMind）を発表しました。このモデルは、多面的な診療データとトップ医師の経験を統合し、病歴の収集から補助診断までの全プロセスをスマート化しています。さらに重要なのは、システムが単一のテキストデータ解析を突破し、心電図、超音波画像、実験室検査などの多面的データを統合的に推論していることです。
しかし、このデータの標準化にはまだ課題があります。 「デジタルツインは、さまざまな医療用3D画像と生理学的信号に基づいて臓器を記述します。 CT/MRIの3D画像はデジタルツインの基盤であり、臓器の構造は人それぞれ異なるため、これらのリアルタイム画像を使用してAIモデルを調整し、パーソナライズされたアプリケーションにすることができます。 医用画像の専門家は、最初の財務記者に「現在、臓器デジタルツインの統一された標準はありませんが、手術指導専用のシナリオなど、特定のニーズに応じて簡素化できます」と語っています。 ”
一部の臨床医はまた、人体の生理学的データの主観的な変動性が大きいため、標準化の難しさを増すと最初の財務報告者に指摘しました。 「人体データは非常に複雑で、何億もの変数が相互に影響し合っており、正確にシミュレーションすることは非常に困難です。」 中山病院循環器科の主任医師である潘文志教授は、最初の経済記者に「治療が可能かどうかを証明するには、たとえそれが単純な仮説であっても、通常、数千人の患者を数年間の臨床試験に含める必要があり、数億元の費用がかかります」と語った。 なぜなら、患者は試行錯誤を繰り返すことができないからです。 ”
同時に、AI大規模モデルの適用は、画像データ、病理学、血液データなどの客観的なデータに最も利点があり、医師に特定の補助機能を提供できると述べました。
レブンは第一財経記者に打ち明け、現在、仮想心臓プロジェクトは規制当局の評価を待っており、大規模な臨床導入はまだ時間がかかると述べた。課題について話すと、「標準が不足していることが最大の課題であり、各企業が独自の製品を製造しており、統一された標準がないだけでなく、各国の標準も異なる。したがって、業界は速やかにデジタルツイン技術の標準を策定し、規制承認の参考にする必要があり、この技術を早くも臨床に導入することができる」と述べた。
(記事提供:Yicai)
出典:Oriental Fortune Network
著者: Yicai