Прогнозирование ведущих показателей состояния пациентов с использованием медицинских цифровых двойников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается разработка специализированного математического программного обеспечения, представляющего собой совокупность математических методов, моделей и алгоритмов, а также программных средств для оценки ведущих показателей состояния здоровья пациентов с использованием технологий цифровых двойников. Мы обсудим необходимые математические подходы, способы их интеграции в клиническую практику и потенциал для дальнейших исследований в этой области.

Об авторах

Е. П. Минаков

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского Минобороны России

Автор, ответственный за переписку.
Email: seliverstov-pv@yandex.ru
SPIN-код: 4819-0765

доктор технических наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

В. Б. Гриневич

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1095-8787
SPIN-код: 1178-0242

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Е. В. Крюков

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8396-1936
SPIN-код: 3900-3441

академик РАН, доктор медицинских наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

П. В. Селиверстов

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
SPIN-код: 6166-7005

кандидат медицинских наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Saratkar S.Y., Langote M., Kumar P. et al. Digital twin for personalized medicine development. Front Digit Health. 2025; 7: 1583466. doi: 10.3389/fdgth.2025.1583466
  2. Селиверстов П.В., Гриневич В.Б., Крюков Е.В. и др. Роль цифровых двойников в терапевтическом сопровождении пациентов. Врач. 2025; 36 (6): 13–9 [Seliverstov P., Grinevich V., Kryukov E. et al. The role of digital doubles in the therapeutic support of patients. Vrach. 2025; 36 (6): 13–9 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2025-06-03
  3. Quazi F., Raju N., Viradia V. et al. Digital twin technology in healthcare: applications, challenges, and future insights. Int J Glob Innov Solutions. 2024. doi: 10.21428/e90189c8.bdb0264f
  4. Dilmegani C. Use Cases & Benefits of Digital Twins in Healthcare for 2024. URL: https://research.aimultiple.com/digital-twin-healthcare/
  5. Abayadeera M.R. Digital twin technology: a comprehensive review. Int J Sci Res Eng Trends. 2024; 10 (4): 1485–504. doi: 10.61137/ijsret.vol.10.issue4.199
  6. Ghatti S., Yurish L.A., Shen H. et al. Digital twins in healthcare: a survey of current methods. Arch Clin Biomed Res. 2023; 7 (3): 365–81. doi: 10.26502/acbr.50170352
  7. Kamel Boulos M.N., Zhang P. Digital twins: from personalised medicine to precision public health. J Pers Med. 2021; 11 (8): 745. doi: 10.3390/jpm11080745
  8. Гриневич В.Б., Крюков Е.В., Минаков Е.П. и др. Концепция применения цифровых двойников для прогнозирования значений ведущих показателей состояния здоровья пациентов. Врач. 2025; 36 (9): 82–6 [Grinevich V., Kryukov E., Minakov E. et al. The concept of using digital twins to predict the values of leading indicators of patients' condition. Vrach. 2025; 36 (9): 83–6 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2025-09-16
  9. Гвардейцев М.И. Кузнецов П.Г., Розенберг В.Я. Математическое обеспечение управления. Меры развития общества. 2-е изд. СПб, Изд. «Специальная литература», 2016 [Gvardeytsev M.I. Kuznetsov P.G., Rosenberg V.Ya. Mathematical management support. Measures for the development of society. 2nd ed. St. Petersburg, Publishing House of "Special literature", 2016 (in Russ.)].
  10. Минаков Е.П., Гриневич В.Б., Крюков Е.В. и др. Базы данных потенциальных цифровых двойников программно-моделирующего комплекса прогнозирования ведущих показателей состояния пациентов. Врач. 2025; 36 (10): 28–33 [Minakov E., Grinevich V., Kryukov E. et al. Databases of potential digital doubles of the software-modeling complex for predicting leading indicators of patients' condition. Vrach. 2025; 36 (10): 28–33 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2025-10-05

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).