Stellen Sie sich vor: ein virtuelles Modell eines Patienten, eines Krankenhauses oder sogar eines ganzen Gesundheitssystems – immer auf dem neuesten Stand, das Ihnen hilft, zu planen, Prognosen zu erstellen und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Das ist das Versprechen der digitalen Zwillinge im Gesundheitswesen. Aber es ist nicht einfach, dieses Versprechen in die Tat umzusetzen.
Fragmentierte Daten, veraltete IT-Systeme und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes lassen die Einführung für viele Gesundheitsdienstleister unerreichbar erscheinen.
Dennoch zeigen digitale Zwillinge bereits Wirkung. Krankenhäuser nutzen sie, um ihre Abläufe zu verbessern, die personalisierte Pflege zu unterstützen und wichtige Entscheidungen zu treffen – nicht in der Zukunft, sondern bereits jetzt.
In diesem Artikel erläutern wir, was digitale Zwillinge sind, wie sie heute eingesetzt werden und was wirklich nötig ist, damit sie funktionieren.
Lassen Sie uns eintauchen!
Table of Contents
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell, das ein real existierendes Objekt oder System widerspiegelt.
Es handelt sich dabei nicht nur um eine statische Kopie, sondern entwickelt sich zusammen mit seinem physischen Gegenstück weiter, indem es kontinuierlich Echtzeitdaten erhält.
Dieses Konzept wurde zuerst bei der NASA eingeführt, wo es zur Überwachung von Raumfahrzeugen eingesetzt wurde. Heute findet es seinen Platz in anderen Branchen, darunter auch im Gesundheitswesen.
Es wird erwartet, dass der Markt für digitale Zwillinge im Gesundheitswesen in den kommenden Jahren schnell wachsen wird, von einem Wert von 4,47 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf beeindruckende 59,94 Milliarden Dollar im Jahr 2030.
Im Gesundheitswesen kann ein digitaler Zwilling viele Dinge darstellen: eine Krankenhausabteilung, einen einzelnen Patienten oder sogar ein bestimmtes Organ.
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Diese Modelle werden anhand von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, medizinischer Bildgebung, tragbaren Geräten und sogar Genomik erstellt.
Ziel ist es, ein genaues, aktuelles Abbild der tatsächlichen Verhältnisse zu schaffen .
Was digitale Zwillinge besonders nützlich macht, ist ihre Fähigkeit, sich zu verändern, wenn neue Daten eingehen, im Gegensatz zu statischen Berichten oder einmaligen Simulationen.
Dies eröffnet neue Möglichkeiten für das Testen von Szenarien, die Durchführung von Vorhersagen und die Unterstützung von Entscheidungen, ohne die tatsächlichen Patienten oder den Krankenhausbetrieb zu beeinträchtigen.
Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen sind unterschiedlich umfangreich:
Auch wenn das Potenzial spannend ist, sind digitale Zwillinge kein Allheilmittel.
Sie sind ein Werkzeug, das Kontext hinzufügt und den Teams im Gesundheitswesen datengestützte Einblicke gibt, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Wie bereits erwähnt, wird die digitale Zwillingstechnologie bereits im Gesundheitswesen eingesetzt.
Mit diesen Lösungen werden praktische Herausforderungen angegangen, vom Krankenhausbetrieb bis zur patientenspezifischen Pflegeplanung.
Wir haben sowohl kommerzielle Produkte als auch Forschungsprototypen aufgeführt, zusammen mit ihren wichtigsten Entwicklern, ihrem Hauptanwendungsfall und ihrem aktuellen Status:
Digitale Zwillingslösungen im Gesundheitswesen: Überblick
| Werkzeug/Projekt | Entwickler | Anwendungsfall | Status |
| GE HealthCare Kommandozentrale | GE HealthCare | Kommandozentrale für den Krankenhausbetrieb, die Patientenströme, Personalausstattung und Bettenkapazitäten zur Entscheidungsunterstützung modelliert | Kommerziell (im Einsatz) |
| MUSC Hospital Twin | Siemens Healthineers, Medizinische Universität von South Carolina (MUSC) | Simulation von Krankenhausabläufen und Ausstattungsänderungen zur Verbesserung der Effizienz | Pilot (Forschung) |
| Philips HerzNavigator | Philips | Patientenspezifisches Herzmodell für die Planung von TAVR-Operationen | Kommerziell (klinisches Werkzeug) |
| SIMULIA Lebendiges Herz | Dassault Systèmes, FDA | Originalgetreuer digitaler Herzzwilling für Gerätetests und Arzneimittelsimulationen | Forschung (FDA-zugelassenes Modell) |
| FEops HEARTguide | FEops | KI-gestützter Herzzwilling für die Planung struktureller Herzinterventionen | Kommerziell (behördlich zugelassen) |
| Zwilling Gesundheit | Zwillingsgesundheit | Personalisierter metabolischer Zwilling für das Management von Typ-2-Diabetes und metabolischem Syndrom | Kommerziell (in Kliniken) |
| MindBank AI | MindBank | Digitaler Zwilling für psychische Gesundheit, der eine Plattform für Selbstreflexion und Coaching mit Feedbackschleifen zur Verbesserung des Wohlbefindens bietet | Kommerziell (Startup) |
| Unlearn | Unlearn | Maschinenlernende Patientenzwillinge, die als virtuelle Kontrollarme in klinischen Studien eingesetzt werden | Kommerziell (Startup) |
| Saskatchewan Health Twin | Gesundheitsbehörde von Saskatchewan, AnyLogic | Mehrschichtiger digitaler Zwilling, der den Krankenhausbetrieb mit Gesundheitsdaten der Gemeinde verbindet | Interner Betrieb |
| Schwedisches Konsortium für digitalen Zwilling | Karolinska Institut & Partner | Forschungskonsortium zur Erstellung patientenspezifischer Zwillinge unter Verwendung von Einzelzelldaten für die personalisierte Medizin | Forschung |
| Digitale Zwillinge für die Gesundheit (DT4H) | Internationales Konsortium | Gemeinsame Forschung und Entwicklung einer digitalen Zwillingsinfrastruktur für Gesundheitszustände wie Lungenkrebs, Sepsis, Diabetes und psychische Gesundheit | Forschung |
Im Folgenden werden die wichtigsten Arten von digitalen Zwillingen im Gesundheitswesen näher erläutert.
Im Folgenden werden die 3 wichtigsten Arten von digitalen Zwillingen erläutert: Zwillinge auf Patientenebene, auf Krankenhausebene und auf Bevölkerungsebene.
Während sich Zwillinge auf Krankenhausebene auf den Betrieb konzentrieren, werden digitale Zwillinge auf Patientenebene für die individuelle Pflege erstellt.
Diese Modelle erstellen eine virtuelle Version des Gesundheitsprofils eines bestimmten Patienten unter Verwendung von Echtzeitdaten aus Krankenakten, Bildgebung, Sensoren und Genomik.
Das Ziel ist einfach: Ärzten zu helfen, zu verstehen, wie sich der Zustand eines Patienten entwickeln könnte und wie sich verschiedene Behandlungen auf ihn auswirken könnten.
Im Gegensatz zu allgemeinen Modellen oder Bevölkerungsdurchschnittswerten spiegeln Zwillinge auf Patientenebene die Besonderheiten jeder einzelnen Person wider.
Sie helfen Ärzten, auf sichere Weise Behandlungsmöglichkeiten zu erforschen, Risiken vorherzusehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen – und das alles, ohne den Patienten direkt zu beeinträchtigen.
Quelle: Verywell Health
Digitale Zwillinge auf Patientenebene bieten einen maßgeschneiderten Ansatz für die Pflege.
Indem sie simulieren, wie ein bestimmter Patient auf Behandlungen reagieren könnte, unterstützen sie personalisierte Pflegepläne.
Dies ist besonders wertvoll für das Management chronischer Erkrankungen oder die Planung von Hochrisikoeingriffen.
In der Kardiologie beispielsweise sagen patientenspezifische Herzmodelle voraus, wie sich strukturelle Veränderungen oder Verfahren auf die Herzfunktion auswirken könnten.
Diese Simulationen geben Aufschluss über die möglichen Ergebnisse von Operationen, Medikamentenplänen oder Geräteimplantationen.
In der Onkologie können tumorspezifische Zwillinge simulieren, wie sich eine Strahlen- oder Chemotherapie auf das Krebsprofil einer Person auswirken wird. Auf diese Weise können Onkologen Behandlungsoptionen testen und den wirksamsten Ansatz mit den geringsten Nebenwirkungen wählen.
Diese Anwendungen befinden sich noch in der Entwicklung, aber erste Ergebnisse zeigen, dass digitale Zwillinge dazu beitragen können, die Lücke zwischen allgemeinen klinischen Leitlinien und den individuellen Bedürfnissen der Patienten zu schließen.
Neben der Behandlungsplanung unterstützen digitale Zwillinge auf Patientenebene auch die kontinuierliche Überwachung.
Indem sie Echtzeitdaten von Wearables, Implantaten und anderen Geräten in das Modell einspeisen, können Kliniker dies tun:
Bei Patienten mit chronischen Krankheiten wie Diabetes oder Herzinsuffizienz kann dieser proaktive Ansatz die Ergebnisse verbessern und Krankenhausaufenthalte reduzieren.
Es ist wichtig zu beachten, dass digitale Zwillinge die klinische Beurteilung nicht ersetzen. Sie sind eine zusätzliche Unterstützungsschicht, die zusätzlichen Kontext bietet, damit Kliniker bessere und schnellere Entscheidungen treffen können.
Zwillinge auf Patientenebene spielen auch in der klinischen Forschung eine Rolle.
Virtuelle Modelle ahmen die Reaktionen echter Patienten genau nach, so dass Forscher Hypothesen testen, neue Behandlungsprotokolle erforschen und die Entwicklung personalisierter Therapien beschleunigen können.
Bei seltenen Krankheiten oder komplexen Zuständen mit begrenzten Patientendaten können digitale Zwillinge Szenarien simulieren, die sich in klinischen Studien nur schwer oder gar nicht untersuchen lassen.
Langfristig könnten diese Modelle zu effektiveren klinischen Studien, schnelleren Innovationszyklen und letztlich zu einer besseren Versorgung der Patienten beitragen.
Digitale Zwillinge auf Krankenhausebene erstellen dynamische, virtuelle Modelle von Gesundheitsumgebungen.
Diese Modelle zeigen, wie Einrichtungen, klinische Arbeitsabläufe, Personal und Ressourcen im wirklichen Leben zusammenwirken. Das Ziel ist einfach: Krankenhäuser sollen dabei unterstützt werden, bessere betriebliche Entscheidungen zu treffen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Obwohl die Technologie noch nicht ausgereift ist, nutzen Krankenhäuser bereits digitale Zwillinge, um interne Prozesse zu optimieren, Patientenströme vorherzusagen und die Operationsplanung zu unterstützen.
Der reibungslose Betrieb eines Krankenhauses ist schwierig. Digitale Zwillinge machen es einfacher:
Ein gutes Beispiel ist die Command Center-Plattform von GE HealthCare, die einen krankenhausweiten digitalen Zwilling verwendet, um Entscheidungen über Kapazitätsmanagement, Personalausstattung und Ressourcennutzung zu unterstützen.
In Oregon nutzen Krankenhäuser diese Plattform bereits seit 2022, um die Bettenkapazität in Echtzeit vorherzusagen und zu optimieren.
Quelle: Business Wire
Über das tägliche Management hinaus helfen digitale Zwillinge den Krankenhäusern auch beim Blick in die Zukunft.
Durch die ständige Aktualisierung von Daten über Patientenströme und Engpässe helfen digitale Zwillinge den Krankenhäusern, die Aufnahme von Patienten zu prognostizieren, Ressourcen zu planen und Nachfragespitzen vorzubeugen.
Siemens Healthineers und die Medical University of South Carolina haben einen digitalen Zwilling entwickelt, um zu simulieren, wie sich die Optimierung von Anlagenlayouts und Prozessen auf die Krankenhausleistung auswirkt.
Andernorts nutzten Krankenhäuser wie das Children’s Mercy in Kansas City das Command Center von GE HealthCare, um die krankenhausweite Planung für Winterspitzen zu optimieren.
Für Krankenhausverwalter sind diese Modelle eine Art Sandkasten mit geringem Risiko.
Sie bieten Krankenhäusern eine sichere Möglichkeit, Änderungen zu testen:
Neben den Operationen spielen digitale Zwillinge auch bei der chirurgischen Planung eine immer wichtigere Rolle .
Indem sie aus Bildgebungsdaten patientenspezifische 3D-Modelle erstellen, helfen sie den Operationsteams, sich auf komplexe Eingriffe mit größerer Präzision vorzubereiten.
Der HeartNavigator von Philips beispielsweise erstellt aus CT-Scans ein virtuelles Modell des Herzens eines Patienten, mit dem Kardiologen Transkatheter-Aortenklappenersatzverfahren (TAVR) simulieren können.
Chirurgen können in einer digitalen Umgebung mit verschiedenen Klappengrößen und -techniken experimentieren, was das Risiko von Komplikationen während des eigentlichen Eingriffs verringert.
In all diesen Fällen sind digitale Zwillinge ein wertvolles Instrument für das Üben von Verfahren, die Risikobewertung und die Entscheidungsfindung.
In größerem Umfang unterstützen digitale Zwillinge nicht mehr nur die individuelle Versorgung, sondern dienen auch als Informationsquelle für Strategien im Bereich der öffentlichen Gesundheit.
Digitale Zwillinge auf Bevölkerungsebene sind so konzipiert, dass sie das Verhalten ganzer Gemeinschaften, Regionen oder sogar Länder modellieren.
Durch die Zusammenführung von Daten aus Gesundheitssystemen, öffentlichen Gesundheitsakten und Umweltfaktoren helfen diese Modelle politischen Entscheidungsträgern, breitere Trends zu verstehen und entsprechend zu planen.
Während sich Zwillinge auf Patientenebene auf die individuelle Versorgung konzentrieren, gehen Modelle auf Bevölkerungsebene einen Schritt zurück und betrachten das Gesamtbild.
Einer der wichtigsten Einsatzbereiche digitaler Zwillinge auf Bevölkerungsebene ist die strategische Planung der öffentlichen Gesundheit. Zwillinge können helfen:
Zwillinge auf Bevölkerungsebene können auch die Planung für saisonale Krankheiten wie die Grippe oder für langfristige Herausforderungen wie das Management alternder Bevölkerungen unterstützen.
Sie helfen bei der Beantwortung kritischer „Was-wäre-wenn“-Fragen und bieten eine datengestützte Möglichkeit, Szenarien zu testen, bevor Veränderungen in der realen Welt umgesetzt werden.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist die Ressourcenoptimierung. Die Ressourcen im Gesundheitswesen sind begrenzt. Zwillinge auf Bevölkerungsebene helfen sicherzustellen, dass sie dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden:
Krankenhäuser und Gesundheitssysteme können dies nutzen, um Infrastrukturentscheidungen zu treffen, wie den Bau neuer Einrichtungen oder die Erweiterung von Dienstleistungen.
Anstatt zu raten, können sie simulieren, wie sich unterschiedliche Grundrisse, Abteilungsaufbauten oder Patientenprozesse auf die Qualität und Effizienz der Versorgung auswirken.
Dadurch wird das Risiko kostspieliger Fehler verringert und die Planer erhalten eine klarere Vorstellung davon, wie sich Veränderungen langfristig auswirken könnten.
Zwillinge auf Bevölkerungsebene helfen auch , politische Entscheidungen mit Daten zu unterstützen.
Gesundheitspolitische Maßnahmen sind oft mit schwierigen Kompromissen verbunden, und digitale Zwillinge bieten den Teams eine praktische Möglichkeit, Entscheidungen zu testen und zu sehen, wie sich verschiedene Maßnahmen auf die Ergebnisse auswirken könnten.
Politische Entscheidungsträger können anhand von Zwillingen auf Bevölkerungsebene sehen, wie sich Änderungen bei der Finanzierung, bei Impfmaßnahmen oder bei der Präventivversorgung im Laufe der Zeit auf die Gesundheitsergebnisse auswirken könnten.
Dies hilft ihnen, realistische Ziele zu setzen und die potenziellen Auswirkungen von groß angelegten Gesundheitsprogrammen zu verstehen.
Und obwohl kein Modell die Zukunft perfekt vorhersagen kann, bieten digitale Zwillinge den Entscheidungsträgern eine bessere Möglichkeit, auf der Grundlage von realen Daten und nicht von Annahmen zu planen.
Digitale Zwillinge im Gesundheitswesen bieten echte, messbare Vorteile.
Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wo sie die größten Auswirkungen haben:
Vorteile von digitalen Zwillingen für das Gesundheitswesen: Zusammenfassung
| Nutzen | Was es bedeutet | Warum es wichtig ist |
| Bessere Entscheidungsfindung | Bereitstellung aktueller Modelle von Krankenhausabläufen, Patientenzuständen und Gesundheitstrends in der Bevölkerung. Hilft Teams, Simulationen durchzuführen und Szenarien zu untersuchen, bevor sie handeln. | Unterstützt fundierte Entscheidungen auf allen Ebenen, von der Pflege am Krankenbett über das Krankenhausmanagement bis hin zur öffentlichen Gesundheit. Verringert die Unsicherheit und das Rätselraten. |
| Personalisierte Pflege | Erstellt patientenspezifische Modelle anhand von Daten aus Gesundheitsakten, Bildgebung und Sensoren. Simuliert, wie sich Behandlungen auf einzelne Patienten auswirken. | Hilft Klinikern, die Pflegepläne auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten abzustimmen, um die Ergebnisse zu verbessern und Risiken zu minimieren. |
| Proaktive Gesundheitsversorgung | Kontinuierliche Überwachung von Daten, um frühe Anzeichen von Problemen bei Patienten oder in Krankenhaussystemen zu erkennen. Ermöglicht Eingriffe, bevor die Probleme eskalieren. | Die Versorgung wird von reaktiv auf proaktiv umgestellt, was die Ergebnisse für die Patienten verbessert und die Belastung der Gesundheitsressourcen verringert. |
| Bessere betriebliche Effizienz | Modelliert Arbeitsabläufe und Ressourcennutzung, um Ineffizienzen zu erkennen und Prozessverbesserungen virtuell zu testen. | Unterstützt Krankenhäuser bei der Optimierung von Personal, Geräten und Patientenströmen, was zu einer besseren Leistungserbringung und Kosteneinsparungen führt. |
| Risikofreie Testumgebung | Bietet einen digitalen „Sandkasten“ zum sicheren Experimentieren mit neuen Layouts oder Eingriffen, bevor diese in der Realität umgesetzt werden. | Reduziert die Risiken und Kosten von Trial-and-Error-Ansätzen und stellt sicher, dass die Änderungen gut getestet und datengestützt sind. |
Aber es ist nicht einfach, diese Vorteile zu erreichen.
Als nächstes werden wir die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung digitaler Zwillinge erörtern.
Hier werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung digitaler Zwillinge.
Daten aus dem Gesundheitswesen liegen in vielen verschiedenen Formaten und an vielen verschiedenen Orten vor.
EHRs, bildgebende Systeme, Wearables, Laborergebnisse, Genomik – um nur einige zu nennen.
Die Informationen sind häufig in diesen verschiedenen Systemen isoliert, und es ist alles andere als einfach, diese unterschiedlichen Datenströme in einem einzigen, zusammenhängenden digitalen Zwilling zusammenzuführen.
Das Fehlen standardisierter Formate und fragmentierter Altsysteme verlangsamt zum Beispiel den Datenaustausch in Echtzeit.
Um dieses Problem zu lösen, setzen Gesundheitsorganisationen auf Interoperabilitätsstandards wie:
Auch klinische Datenmodelle wie OMOP helfen dabei, verschiedene Datenquellen in eine einheitliche Struktur zu bringen.
In der Praxis erfordert die Integration von Systemen wie dem ADT-System (Aufnahme/Entlassung/Verlegung) eines Krankenhauses, Labordatenbanken und Geräteeinspeisungen in einen Zwilling kundenspezifische Middleware oder APIs.
Es kann eine Herkulesaufgabe sein, alles zu integrieren und nahtlos funktionieren zu lassen. Ohne eine solide Dateninteroperabilität wird das Versprechen der digitalen Zwillinge jedoch nicht eingelöst.
Glücklicherweise geht der Trend hin zu standardisierten Plug-and-Play-Integrationen, die diese Interoperabilitätsstandards nutzen.
Ein wesentliches Merkmal digitaler Zwillinge ist, dass sie nahezu in Echtzeit mit ihren realen Gegenstücken synchronisiert werden.
Von den Vitalwerten der Patienten bis hin zu Krankenhauseinweisungen sind sie auf einen stetigen Fluss aktueller Daten angewiesen .
Ältere IT-Systeme für das Gesundheitswesen können damit Probleme haben.
Diese Systeme wurden nicht für kontinuierliche, hochfrequente Datenströme entwickelt, was Echtzeit-Updates unzuverlässig macht.
Um diese Lücke zu schließen, wenden sich Gesundheitsdienstleister modernen Lösungen wie IoT-Geräten, Edge Computing und Cloud-Plattformen zu, die große Mengen von Live-Daten verarbeiten können.
So sieht die Live-Datenintegration in digitale Zwillingssysteme aus:
Quelle: Toobler
Edge Computing zum Beispiel verarbeitet die Daten näher am Ort ihrer Entstehung, wodurch die Latenzzeit verringert wird und der Zwilling auch dann auf dem neuesten Stand bleibt, wenn die Verbindung nicht perfekt ist.
Auch Cloud-Plattformen spielen eine wichtige Rolle, da sie problemlos große Datenmengen von mehreren Endpunkten verarbeiten können.
Ohne diese Upgrades bleibt das volle Potenzial von digitalen Zwillingen unerreichbar.
Das ultimative Ziel ist einfach: die Verzögerung zwischen dem physischen System und seinem digitalen Zwilling zu minimieren, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf aktuellen, genauen Informationen beruhen.
Was einen digitalen Zwilling von einem einfachen Dashboard unterscheidet, ist seine Fähigkeit, Schlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
Er zeigt nicht nur Daten an, sondern simuliert, lernt und macht Vorhersagen.
Modelle des maschinellen Lernens sorgen für eine Feinabstimmung des Zwillings, um individuelle Patientendaten widerzuspiegeln und Ergebnisse zu prognostizieren.
Nehmen wir zum Beispiel das Management akuter Krankheiten. Ein Patientenzwilling könnte ein neuronales Netz verwenden, um Zeitreihendaten zu analysieren und vorherzusagen, wann eine Verschlechterung wahrscheinlich ist.
Und Zwillinge auf Organebene, wie der HeartNavigator von Philips, kombinieren physikalisch basierte Modelle mit maschinellem Lernen, um patientenspezifische Details genauer zu erfassen.
Der Aufbau dieser Intelligenz ist jedoch nur ein Teil der Herausforderung. Diese fortschrittlichen Modelle müssen zuverlässig und kontinuierlich mit klinischen Systemen verbunden sein und bei Eingang neuer Daten aktualisiert werden.
Dies erfordert qualitativ hochwertige Daten, eine hohe Rechenleistung und eine enge Integration mit der Architektur des Zwillings.
Dank der zunehmenden Verbreitung von Open-Source-KI-Tools und der wachsenden KI-Expertise im Gesundheitswesen wird dies immer einfacher.
Eines hat sich jedoch nicht geändert: Kliniker müssen verstehen, warum der Zwilling eine bestimmte Vorhersage trifft. Blackbox-Antworten sind nicht gut genug.
Und dieses Vertrauen aufbauen? Das ist der schwierigste Teil.
Digitale Zwillinge stützen sich auf sensible und geschützte Gesundheitsdaten, was ernsthafte Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit mit sich bringt.
Jedes System, das Daten aus EHRs, Wearables oder Echtzeit-Patienten-Feeds abruft, muss strenge Standards wie HIPAA, GDPR und lokale Datenvorschriften erfüllen.
Der Schutz dieser Daten ist nicht optional. Best Practices gehören dazu:
Neben der Einhaltung grundlegender Vorschriften geht es auch um das Eigentum an den Daten. Die Patienten verdienen Transparenz und Kontrolle darüber, wie ihre persönlichen Daten in einen digitalen Zwilling eingespeist werden.
Und da diese Systeme von kontinuierlichen Datenströmen abhängen, sind sie auch ein potenzielles Ziel für Cyberangriffe.
Um Daten sicher und vertrauenswürdig zu halten, müssen Sie Lösungen wie diese implementieren:
Andere Methoden zur Wahrung der Privatsphäre sind:
Sicherheit und Datenschutz sind hier kein Nice-to-have – sie sind entscheidend für Vertrauen, Akzeptanz und verantwortungsvolle Nutzung.
Der Betrieb digitaler Zwillinge, insbesondere auf Patienten- oder Krankenhausebene, erfordert erhebliche IT-Leistungen.
Der Umgang mit großen Datenmengen und die Durchführung komplexer Simulationen sind keine leichte Aufgabe.
Um dies zu bewältigen, brauchen Sie:
Und das ist nur der Anfang.
Sie benötigen auch eine skalierbare Architektur auf der Grundlage von Microservices, bei denen verschiedene Teile des Zwillings als separate Dienste arbeiten, aber über APIs kommunizieren.
Datenstandards wie FHIR sorgen dafür, dass diese Komponenten reibungslos Daten austauschen können.
Cloud-basierte digitale Zwillingsplattformen tragen dazu bei, die Einstiegshürde zu senken – diese Lösungen können in Ihre bestehenden Krankenhaussysteme integriert werden und bieten Skalierbarkeit ohne große Vorabinvestitionen.
Für kritische Echtzeitanwendungen (z. B. Überwachung auf der Intensivstation) ist Edge Computing jedoch oft die bessere Wahl, da es die Daten näher am Ort ihrer Entstehung verarbeitet und so Verzögerungen vermeidet.
Branchengruppen arbeiten an der Standardisierung des Aufbaus digitaler Zwillinge und schlagen Referenzmodelle vor , um Systeme in klaren Schichten zu organisieren .
In dem Maße, wie sich diese Standards durchsetzen und die Infrastruktur verbessert wird, wird die Einführung digitaler Zwillinge in die tägliche Gesundheitsversorgung viel einfacher werden.
Aber es gibt noch andere Herausforderungen.
Nicht jedes Krankenhaus verfügt über die Ressourcen, um eine IT-Infrastruktur auf diesem Niveau zu unterstützen. Für kleinere Kliniken können selbst bei Cloud-Diensten die Kosten ein Hindernis darstellen.
Eine weitere Hürde: Skalierbarkeit. Die meisten digitalen Zwillingslösungen sind für bestimmte Anforderungen konzipiert, etwa für eine bestimmte Abteilung, ein bestimmtes Verfahren oder eine bestimmte Patientengruppe. Es ist schwierig, sie über diesen Rahmen hinaus zu erweitern.
Jede neue Implementierung muss individuell angepasst werden, was die Kosten erhöht, die Akzeptanz verlangsamt und den Einsatz des digitalen Zwillings auf breiterer Basis einschränkt.
Und solange modulare Plug-and-Play-Ansätze nicht zur Norm werden, wird die Skalierbarkeit eine wesentliche Einschränkung bleiben.
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