Цифровые двойники: от модели до прогнозирования

«Ури, Ури, где у него кнопка?». Помните знаменитую фразу из детского фильма «Приключение Электроника»? Где злодеи пытались поймать мальчика-робота, точь-в-точь похожего на обычного школьника. А школьник, пользуясь случаем, отправлял робота учиться вместо него. Пересмотрите фильм. Возможно, скоро такой двойник появится у каждого из нас...

Так что там с кнопкой

Концепцию цифровых двойников придумал профессор Мичиганского университета Майкл Гривз. В 2003 году была опубликована его статья «Цифровые двойники: превосходство в производстве на основе виртуального прототипа завода», где он рассказал о возможностях виртуального пространства, которое дублировало бы реальное и обменивалось с ним информацией.  

Главная цель любого цифрового двойника — прогнозирование. Это и есть та самая заветная кнопка. Даже не кнопка, а целая система управления, основанная на технологиях искусственного интеллекта, которая позволяет выявлять риски и предугадывать результат.

И первыми эту технологию начала осваивать промышленность. В России драйвером развития рынка цифровых двойников стала нефтегазовая отрасль. Виртуальные копии скважин помогают экономить до 20% капитальных затрат компании.

Технология цифровых двойников находит применение и в городской среде. Виртуальные близнецы уже есть у Сингапура, Роттердама, французского Ренна и индийского Джайпура. Они помогают отслеживать интенсивность дорожного движения, прогнозировать уровень загрязнения окружающей среды, рост численности населения и т.д. 

А недавно ученые из компания NVIDIA представили цифрового двойника Земли...  

Как работают виртуальные близнецы: CTRL-C/CTRL-V 

Копировать/вставить: идея цифрового двойника универсальна. Можно создать копию любого объекта — школы, завода, самолета. И помещать его в виртуальную среду, испытывая, как это делает компания Boeing, где объединили все операции по разработке, производству и обслуживанию лайнеров в единой метавселенной. 

Создание цифровой копии бизнеса — современная тенденция во всем мире, включая Россию. По оценкам экспертов, около трети отечественных компаний уже реализовало стратегию цифровой трансформации, еще треть планирует начать в ближайшем будущем.

Но цифровой двойник производства не может работать без цифровой копии его сотрудников. Пресловутый человеческий фактор никто не отменял. 

Приведем пример. Надо реконструировать один из цехов завода. Есть несколько вариантов: какое выбрать оборудование, как поставить. Цифровая модель производства при помощи искусственного интеллекта помогает выбрать лучший вариант. Но не учитывает уровень травматизма. Частоту профессиональных заболеваний. Не укомплектовывают бригаду. Результат — плачевный, вопреки прогнозам ИИ.      

Или транспортная компания испытывают новую логистическую модель. Не проанализировав уровень стресса или концентрацию внимания водителей на дороге. Итог — ДТП. 

Но если, например, медицинского цифрового двойника заранее поместить в определенные трудовые условия, можно просчитать и предсказать вероятность возникновения аварийных и других внештатных ситуаций. Так можно получить полное представление о том, как оригинал будет вести себя в реальном мире. 

Один в один: цифровой двойник в медицине

Цифровой двойник в медицине — одна из самых востребованных и перспективных технологий. Ученые всего мира упорно трудятся над созданием модели человеческого организма полного жизненного цикла, который сможет прогнозировать наше самочувствие завтра, через год, а может и до конца жизни.

Виртуальная копия, обладая теми же особенностями поведения, чертами, что и ее реальный оригинал, помогает врачу обратить внимание на слабые места пациента и предсказать течение заболевания. Безусловно, огромную роль здесь играет искусственный интеллект, который на основе данных о человеке может сделать прогноз состояния его здоровья в будущем. С его помощью врачу проще подобрать индивидуальное и эффективное лечение и дать рекомендации для поддержания здоровья.

Например, наша компания «Медбанк» уже много лет в рамках предрейсового (предсменного) медицинского осмотра формирует цифровые паспорта здоровья. Здесь собираются данные постоянного мониторинга основных показателей здоровья — давления, пульса и других маркеров, свидетельствующих о состоянии организма и начале развития заболеваний.  Регулярные осмотры дают возможность анализировать динамику, своевременно выявлять болезни, риски и развивать направление превентивной медицины.

В Департаменте научных исследований и разработок Medbank провели большую исследовательскую работу под руководством Доктора медицинских наук Сергея Черкасова и разработали систему анализа динамики показателей здоровья. 

Данные для формирования цифрового двойника человека поступают из нескольких источников. Показатели здоровья снимаются с помощью современного лицензированного программно-аппаратного комплекса DIMECO. Проводятся опросы, учитывается генетическая предрасположенность, условия жизни и труда, медицинские показатели, их динамика и многое другое (см. рисунок).

Разработанная методология с использованием «интегральной метрики» позволяет на основе длительного сбора показателей здоровья проводить категоризацию состояния пациента, определяя его в ту или иную группу риска. Это позволяет оценивать состояние работников как индивидуально, так и в целом по группам с высокой точностью, чтобы на основании анализа принимать «управленческие решения».

Как датасеты формируют тренды

С помощью нейросети, математического моделирования и анализа динамики показателей происходит формирование тренда здоровья пациента. Это панорамное представление о текущих физиологических состояниях человека и возможных проблемах со здоровьем в будущем.

Ключевую роль в создании и обучении моделей цифровых двойников в медицине труда играют датасеты, сформированные по методике научных сотрудников нашей компании. Они представляют собой наборы данных, которые используются для обучения алгоритмов ИИ. В контексте производственных заболеваний, датасеты содержат информацию о состоянии здоровья работников, условиях труда, возможных профессиональных болезней.

Сравнение искусственным интеллектом данных цифрового двойника с эталоном позволяет оценить состояние здоровья. В идеале виртуальный и реальный объекты должны демонстрировать полную синхронность. Любые расхождения между ними тут же анализируются, выявляются потенциальные риски и составляется прогноз. Так, например, анализ данных артериального давления может помочь заранее предсказать развитие инфаркта.

Прогностические модели, группы риска, оценка условий труда, применение программ мониторинга и анализа здоровья сотрудников на базе ИИ позволяют заблаговременно выявлять риски сахарного диабета, заболеваний сердца, легких и др.  Это увеличивает шансы на выздоровление, снижает смертность, повышает качество и продолжительность жизни.

Формирование трендов здоровья играет важную роль не только для улучшения качества жизни людей, но и для развития бизнеса. Создание здоровой рабочей среды становятся ключевыми факторами для повышения производительности труда и снижения экономических потерь.

Руководителю поступает информация о состоянии здоровья работников — эпидобстановке, периодичности заболеваний, временной утрате трудоспособности.  Определяются вредные производственные факторы, вызывающие заболевания. Проверяется наличие этих факторов на рабочих местах. Измеряются их уровни и оцениваются риски, способные повлиять на работу предприятия. 

Обезличивание данных

Но даже у виртуальных двойников есть свои недостатки. Цифровые объекты — это данные, которые поступают от разных устройств и по разным протоколам, в зашифрованном виде. Поэтому важно организовать правильный сбор, их передачу и хранение. Нужна мощная ИТ-инфраструктура с качественными каналами связи, которые передают информацию без задержек, с точной синхронизацией между реальным объектом и виртуальной копией.

Недостаточно оцифровать и сохранить. Важно объединить эти данные в общую модель и обеспечить ей конфиденциальность!

Медицинские данные, особенно те, что содержат информацию о здоровье, диагнозах и лечении, являются крайне чувствительными и требуют особого внимания к их защите. Утечка может привести к серьезным последствиям, включая финансовые потери и даже вред здоровью.

Поэтому создание и использование цифровых двойников требует серьезного подхода к обезличиванию медицинских данных.

Так, например, наши специалисты используют специальные алгоритмы и техники, позволяющие удалять идентификаторы пациентов. Шифрование защищают данные от несанкционированного доступа. А строгая политика безопасности и использование собственного программного обеспечения позволяет обеспечить надежную защиту обезличенных медицинских данных, сохраняя при этом возможность проведения научных исследований, анализа, моделирования и прогнозирования.

Перспективы на будущее

С развитием технологий возрастают требования к качеству и скорости принятия решений. Уже сейчас ясно, что в ближайшее десятилетие цифровые двойники сформируют экосистему, которая приведет к значительной экономии ресурсов и времени, появлению новых моделей здравоохранения. Особенно в области профилактики заболеваний.

Что дальше? Мы в Medbank считаем, что одно из перспективных направлений — разработка «цифровых двойников заболеваний». Основой для них станет анализ и переработка обезличенной информации, полученной из «цифровых двойников пациентов». Эти инструменты содержат полный набор разноплановых данных, включая социальные, демографические, поведенческие факторы. И позволяют создать точные и репрезентативные медицинские датасеты, значимые для клинической и практической медицины будущего.