Способы выявления медицинских цифровых двойников и априорного определения характеристик прогнозирования параметров пациента по их данным

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Оценивание характеристик прогнозирования параметров пациентов по медицинским данным напрямую связано с качеством выявления медицинских цифровых двойников, что предопределило как направление научных исследований, так и структуру предлагаемой статьи. Особое внимание в ней уделяется решению актуальной задачи – повышению точности прогноза на основе минимизации абсолютной и относительной погрешностей, а также повышению достоверности получаемых оценок путем увеличения соответствующей вероятности. Такой подход открывает большие перспективы для совершенствования оказания медицинской помощи, в том числе в чрезвычайных ситуациях.

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. Sun T., He X., Li Z. Digital twin in healthcare: recent updates and challenges. Digit Health. 2023; 9: 20552076221149652. doi: 10.1177/20552076221149651
  2. Li L., Lei B., Mao C. Digital twin in smart manufacturing. J Ind Inf Integr. 2022; 26: 100289. doi: 10.1016/j.jii.2021.100289
  3. Sun T., He X., Song X. et al. The digital twin in medicine: a key to the future of healthcare? Front Med. 2022; 9: 907066. doi: 10.3389/fmed.2022.907066
  4. Schwartz S.M., Wildenhaus K., Bucher A. et al. Digital twins and the emerging science of self: implications for digital health experience design and “small” data. Front Comput Sci. 2020; 2. doi: 10.3389/fcomp.2020.00031
  5. Николаев В.А., Николаев А.А. Опыт и перспективы использования технологий виртуальной, дополненной и смешанной реальности в условиях цифровой трансформации системы здравоохранения. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2020; 2: 35–42 [Nikolaev V.A., Nikolaev A.A. Virtual, augmented and mixed reality technologies in the context of digitalization of healthcare system. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2020; 2: 35–42 (in Russ.)]. doi: 10.17116/medtech20204002135.
  6. 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
  7. 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
  8. Machado T.M., Berssaneti F.T. Literature review of digital twin in healthcare. Heliyon. 2023; 9 (9): e19390. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e19390
  9. Vallée A. Digital twin for healthcare systems. Front Digit Health. 2023; 5: 1253050. doi: 10.3389/fdgth.2023.1253050
  10. Минаков Е.П., Гриневич В.Б., Крюков Е.В. и др. Прогнозирование ведущих показателей состояния пациентов с использованием медицинских цифровых двойников. Врач. 2025; 36 (11): 30–4 [Minakov E., Grinevich V., Kryukov E. et al. Predicting leading indicators of patient status using medical digital twins. Vrach. 2025; 36 (11): 30–4 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2025-11-05
  11. 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

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).