
Utiliser des modèles computationnels pour simuler et prédire l'anatomie du patient et les résultats des traitements.Un jumeau numérique en santé est un modèle computationnel qui reflète en temps réel l'anatomie, la physiologie, ou même un organe spécifique d'un patient. Il intègre des données issues de l'imagerie médicale, de capteurs et de dossiers historiques pour simuler la progression d'une maladie ou le déroulement d'un traitement. L'objectif est de passer d'une médecine réactive à une médecine prédictive et personnalisée, où les médecins peuvent tester des interventions sur une copie virtuelle avant de les appliquer au patient réel.
Le concept de jumeau numérique est né dans l'ingénierie, notamment avec le programme Apollo de la NASA dans les années 1960, mais son application en santé a pris de l'ampleur dans les années 2010 grâce aux progrès de l'imagerie médicale et de l'intelligence artificielle.
Le jumeau est construit à partir de données spécifiques au patient, telles que des IRM, des tomodensitogrammes ou des signaux de surveillance continue. Des algorithmes d'apprentissage automatique et des simulations basées sur la physique créent ensuite un modèle dynamique qui se met à jour à mesure que de nouvelles données arrivent. Par exemple, un jumeau numérique d'une tumeur peut simuler sa réponse aux champs électriques ou aux médicaments, tandis qu'un jumeau du cœur peut prédire des arythmies ou l'issue d'une intervention chirurgicale. Le modèle est constamment affiné en comparant ses prédictions aux résultats réels, améliorant ainsi sa précision au fil du temps.
Les jumeaux numériques sont utilisés pour planifier des chirurgies complexes, optimiser la radiothérapie, simuler la propagation d'épidémies dans une ville, ainsi que pour entraîner des systèmes d'imagerie comme les tomodensitomètres.
Des jumeaux numériques du cerveau sont utilisés pour sélectionner des traitements personnalisés contre l'épilepsie et la dépression, en simulant l'effet d'une stimulation électrique avant de l'appliquer.




















