Digitale Zwillinge
Erkunden Sie das Marktpotenzial des digitalen Zwillings im Gesundheitswesen
Das Healthcare-Team von Alcimed beschäftigt sich seit mehr als 25 Jahren mit der Rolle der Digitalisierung im Gesundheitswesen, wobei Digitale Zwillinge in letzter Zeit zu einem wichtigen Thema geworden sind. Mit seiner Fachexpertise unterstützt Alcimed Kunden bei ihren Innovationsprojekten, um den Markt und die Industrie für Digitale Zwillinge sowie deren potenzielle Nutzung im Gesundheitsbereich zu verstehen.
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Herausforderungen im Zusammenhang mit Digitalen Zwillingen im Gesundheitswesen
Die fortschrittlichsten Anwendungen des Digital Twin im Gesundheitsbereich werden derzeit in der Kardiologie von Unternehmen wie Siemens Healthineers, Dassault Systèmes, Philips oder HeartFlow entwickelt. Diese Firmen arbeiten an digitalen Zwillingsmodellen des Herzens, welche beispielsweise das elektrische Verhalten des Organs zur Einrichtung eines Herzschrittmachers, die chemischen Eigenschaften des Herzens zur Arzneimittelentwicklung oder die mechanische Reaktion für die virtuelle Simulation von Operationen darstellen.
Obwohl die Möglichkeit, Digitale Zwillinge für Anwendungen im Gesundheitswesen zu erstellen, bereits heute besteht, wird die Technologie noch nicht auf breiter Basis eingesetzt, da Einrichtungen beim Einsatz dieser Technologie vor verschiedenen Herausforderungen im Gesundheitswesen stehen. Einige der Herausforderungen bei der Integration des Digitalen Zwillings sind:
Obwohl der Einsatz Digitaler Zwillinge im Gesundheitswesen zunimmt, sind sie bisher noch zu teuer, um sich in der klinischen Routine durchzusetzen.
Wie werden sich die Kosten für den Einsatz von Digital Twins im Gesundheitswesen in den kommenden Jahren entwickeln? Wie können Partnerschaften entwickelt werden, damit die digitale Zwillingstechnologie für innovative Unternehmen im Gesundheitswesen zugänglich wird? Was sind mögliche Geschäftsmodelle?
Die medizinischen Informationen, die zusammengefasst werden, um das System der Künstlichen Intelligenz in Digitalen Zwillingen zu beliefern, stammen von verschiedenen privaten Unternehmen ohne standardisierte Verfahren zur Datenerfassung. Diese Heterogenität und Kombination von Informationen aus verschiedenen Quellen ist problematisch und führt oft zu Daten mit schlechter Qualität, was ihre Analyse und Darstellung erschwert.
Sind digitale Zwillingsmodelle für den Prozess der Diagnose und Behandlung im Gesundheitswesen zuverlässig, wenn die Daten aus unterschiedlichen und nicht standardisierten Quellen stammen? Wie könnten die Prozesse der Datenerhebung standardisiert werden, damit sie zuverlässiger für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz genutzt werden können?
Der Einsatz von Digitalen Zwillingen und Künstlicher Intelligenz im Allgemeinen erfordert die Erfassung einer zunehmenden Menge von Daten auf individueller Ebene durch Gesundheitsorganisationen und Versicherungsunternehmen. Es gibt mehrere Bedenken hinsichtlich der Erfassung solch detaillierter Informationen, die es Gesundheitsorganisationen ermöglichen, die biologischen, genetischen, physischen und Lifestyle-bezogenen Informationen eines Einzelnen abzubilden. Es besteht die Befürchtung, dass solche personalisierten Daten für die Interessen eines Unternehmens und nicht die der Einzelpersonen verwendet werden könnten.
Was geschieht mit den Daten, welche von den Patienten gesammelt werden? Wo und wie werden diese gespeichert? Wie können wir sicherstellen, dass die Daten nicht zu kommerziellen Zwecken sondern zum Nutzen der Patienten, von denen die Daten erhoben werden, verwendet werden? Könnte eine Versicherungsgesellschaft Personen aufgrund ihrer Lebensgewohnheiten oder ihrer Genetik differenzieren?
Der Mensch ist ein komplexes Wesen, welches im Cyberspace nur schwer darstellbar ist und große Anstrengungen bei der Sammlung von Big Data, der Datenanalyse, der Datenzusammenführung und der Modellierung erfordert. Hinzu kommt, dass der Mensch erbliche Eigenschaften hat und auch von seiner Umgebung beeinflusst wird. Diese Faktoren müssen bei der Entwicklung Digitaler Zwillinge ebenfalls berücksichtigt werden. Aufgrund dieser hohen Komplexität sind digitale Modelle heute nicht in der Lage, das Wesen eines Patienten vollständig zu erfassen.
Wird ein virtuelles Modell jemals in der Lage sein, die Komplexität des Menschen vollständig darzustellen? Wie wird sich der Markt wohl entwickeln?
Wie wir Sie bei Ihren Projekten zu Digitalen Zwillingen im Gesundheitswesen begleiten
Alcimed unterstützt seit mehr als 25 Jahren seine Kunden bei einer Vielzahl von Projekten im Bereich der Digitalisierung und der Künstlichen Intelligenz, einschließlich der Erforschung von Anwendungen des Digitalen Zwillings im Gesundheitswesen. Wir haben mehrere Projekte in diesem Bereich für verschiedene Unternehmen wie internationale biopharmazeutische und pharmazeutische Konzerne (zum Beispiel Boehringer Ingelheim) und Medtech-Unternehmen (zum Beispiel Siemens Healthineers) durchgeführt.
Die Vielfalt unserer Kunden, der geografischen Räume, die wir erforschen und der Arten von Projekten, die wir durchführen, verschafft uns ein umfassendes und tiefgehendes Verständnis der Herausforderungen, die mit Digitalen Zwillingen verbunden sind. Unsere Projekte umfassen so unterschiedliche Themen wie die Bewertung von Marktchancen, das Verständnis von Krankheitsmanagement und Patientenversorgungspfaden, die regulatorischen Entwicklungen, die Einschätzung potenzieller Konkurrenten oder Partnerschaftsmöglichkeiten, neue Technologien und Anwendungen für Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen, um nur einige zu nennen.
Beispiele aktueller Projekte zu Digitalen Zwillingen, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben
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Weiterführende Informationen
Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Unsere Berufung? Wir unterstützen private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.
Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Frankreich, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.
Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.
Ein Digitaler Zwilling (engl.: digital twin) ist eine digitale Nachbildung eines physischen Objekts oder Prozesses in Echtzeit, die alle zugänglichen Informationen enthält und aktualisiert wird, sobald neue Daten verfügbar werden. Forscher nutzen Digitale Zwillinge, um Szenarien auf sichere und kostengünstige Weise zu testen, bevor sie diese in realen Situationen oder Umgebungen oder in der Industrie erproben.
Heutzutage ist die Verwendung Digitaler Zwillinge im Ingenieurwesen und in der Produktion bereits gang und gäbe und Wissenschaftler sind nun bestrebt, dieselben Prinzipien auf den Gesundheitsbereich anzuwenden. Es gibt im Gesundheitswesen zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Digital Twins, darunter:
- Unterstützung von Diagnose und Behandlungsentscheidungen
- Patientenüberwachung (durch Wearables)
- Virtuelle Simulation von Operationen und Risikoabschätzung
- Design und Optimierung medizintechnischer Geräte
- Entwicklung von Arzneimitteln und Optimierung der Dosierung (klinische In-silico-Studien)
- Regulatorische Entscheidungsfindung
Kurz gesagt: Digitale Zwillinge liefern Forschern die Informationen, welche sie benötigen, um Krankheitsmuster zu erkennen, eine Simulation der Behandlungsauswirkungen zu erstellen und die vielversprechendsten Wege für weitere Forschungen an realen Personen zu ermitteln.
Die Technologie kann auch zu einer Kostensenkung im Gesundheitswesen führen, indem sie die Zeit und Kosten bis zur Markteinführung bestimmter Medikamente reduziert und damit die Chancen für Investitionen erhöht, sowie den Preis der Produktion senkt. Weitere Kostensenkungen können durch kürzere Behandlungszeiten und Fehlervermeidung sowohl bei der Diagnose als auch bei der Behandlung sowie durch die Beschleunigung der Prozesse erzielt werden, die in vivo mehr menschliche Eingriffe und Rohstoffe erfordern würden.
Außerdem gaben einige Firmen an, dass die Kosten der klinischen Studien bald die Einnahmen übersteigen könnten, was die Verlagerung auf andere relevante und zuverlässige Informationsquellen zum Nachweis der Sicherheit und Wirksamkeit bestimmter medizintechnischer oder pharmazeutischer Produkte beschleunigen wird.
Trotz dieser Vorteile sind digitale Modelle auch heute noch nicht in der Lage, einen Patienten ganzheitlich zu erfassen und stehen daher vor mehreren Herausforderungen.