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昨今、医療の質と効率を高める技術として「デジタルツイン」が注目されており、患者ごとの状態再現や医療機器の稼働最適化など、多岐にわたる応用が進んでいます。
本記事では、デジタルツインとは何か、医療での注目理由、実際の活用事例まで詳しく紹介しますので、是非最後までご覧ください！
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|そもそもデジタルツインとは何か？
デジタルツインとは、現実世界の物体やシステム、人間の状態などをデジタル空間上にリアルタイムで再現・連携させる技術です。
これはIoTやセンサー、AI技術の発展によって実現可能となり、多様な分野で活用が進んでいます。
この技術の大きな特徴は、「現実の状態をデジタル空間でリアルタイムに再現し、予測やシミュレーションが可能になる点」にあります。
医療分野では、患者一人ひとりの体内情報をデジタル空間に再現し、個別化された治療計画を立てるといった応用が期待されています。
なぜ今、医療で注目されているのか
デジタルツインが医療分野で注目される背景には、医療現場の深刻な課題と技術の進展があります。
特に高齢化社会の進行による医療ニーズの増加と、それに伴う医師や看護師の人手不足は深刻です。
これを補完する技術として、デジタルツインの導入が加速しています。
さらに、AIによる解析技術やクラウド基盤の高度化、5G通信によるデータ転送の高速化が、医療現場におけるリアルタイム処理を可能にしました。
これにより、患者の健康状態の可視化や治療効果のシミュレーションが現実のものとなりつつあります。
|医療におけるデジタルツインの主な活用シーン
医療におけるデジタルツインは、患者個人の状態把握から治療プロセス、施設全体の運営まで多岐にわたって活用されています。
これにより、医療の効率性と安全性の向上が期待されています。
患者の健康状態の把握・シミュレーション
患者一人ひとりの健康状態を的確に把握するには、リアルタイムのデータ収集と可視化が不可欠です。
デジタルツインは、身体の内部構造や生理データをデジタル上で再現し、健康状態の変化を継続的にシミュレーションできます。
この技術を活用することで、たとえば心疾患や糖尿病といった慢性疾患に対して、病状の進行を事前に予測し、早期治療へとつなげることが可能です。
欧州の研究機関では、患者のバイタルサインと生活習慣データを組み合わせ、個別のリスク評価モデルを構築する実証実験も行われています。
このように、患者の状態を事前に“見える化”できる点が、健康管理の高度化を実現する鍵となります。
投薬・手術のシミュレーション
治療行為に先立って、リスクや成功率を事前に検証できる点もデジタルツインの強みです。
特に、投薬や手術といった重要な医療行為においては、実施前に患者の身体モデルを用いたシミュレーションが効果を発揮します。
たとえば、薬剤の代謝や副作用リスクをシミュレーションすることで、最適な投薬量や組み合わせを見出すことが可能です。
また、脳や心臓といった高リスク部位の手術でも、個別の3Dモデルを用いた手術計画が安全性の向上に寄与しています。
医療機器・医療施設全体の稼働状況の把握・最適化
医療現場では、医療機器や施設のリソース管理も大きな課題です。
デジタルツインを導入することで、病院内の設備稼働状況や患者の動線、スタッフの配置などを一元的に可視化できます。
たとえば、病室の稼働率、手術室の空き時間、検査機器の使用状況などをリアルタイムに把握・分析し、運用の最適化を図ることで、待機時間の短縮や医療従事者の負担軽減が実現します。
|医療におけるデジタルツイン導入事例
デジタルツインの医療分野への導入は、国内外で実際に進んでいます。
ここでは代表的な導入事例を紹介します。
国立循環器病研究センター×NTT Research
循環器疾患の治療を効率化・自動化する取り組みとして、国立循環器病研究センターとNTT Research（Medical & Health Informatics Laboratories：MEI研究室）は、「バイオデジタルツイン研究部」を共同設立しました。
この研究部門では、医師の臨床経験に基づく重症循環不全（例：急性心不全や心筋梗塞など）のパターンをモデル化し、デジタル空間上に高精度な心臓・血管モデルを構築することを目指しています。
これらの取り組みにより、薬剤や医療機器の作用を仮想的に再現・検証することが可能となり、従来よりも精度の高い治療方針の策定が期待されています。
特に注目すべきは、この取り組みが循環器疾患の治療を「自律的に」行う仕組みの構築を見据えている点です。
高齢化が進む日本では、心不全や心筋梗塞といった疾患の患者数が今後さらに増加することが予想されており、一方で医療人材や設備は限られています。
この社会的背景を踏まえ、定量化されたデータを活用し、限られた医療リソースでも安定した対応を実現することが本プロジェクトの大きな狙いです。
富士通
富士通は、自治体が実施する予防医療施策の効果を事前に検証できるよう支援するため、デジタルツイン技術を応用した「Policy Twin」を開発しました。
この技術は、過去に成果を上げた複数の自治体の施策を仮想空間上で再現し、新たな政策案の構築およびその効果を数値的に予測する機能を備えています。
予防医療の分野では、施策の効果を事前に定量化することが難しく、多くの場合、担当者の経験や直感に依存した意思決定がなされてきました。
さらに、行政、医療機関、住民など多様な関係者が関与するため、意見のすり合わせにも時間がかかるという課題があります。
こうした背景のもと、富士通は実際の自治体と連携し「Policy Twin」を活用した検証を実施し、その結果、保健指導に必要な人的・時間的リソースを確保しつつ、医療費の抑制と住民の健康指標向上の両面で、前年度の2倍近い成果が得られる施策案を導き出すことに成功しました。
富士通はこの取り組みについて、「医療人材の不足や医療費の増大といった社会的課題を乗り越えるには、限られた社会資源を前提に、適切な人に最適なサービスを提供する政策設計が必要である」と説明しています。
|まとめ
医療分野におけるデジタルツインの活用は、個別化医療の実現や医療資源の最適化といった観点から、今後ますます重要性を増していくと考えられます。
AIやIoTとの連携がさらに進むことで、より精密かつ実用的なデジタルツインの活用が進展し、医療現場における課題解決に貢献することが期待されるでしょう。
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