論文の概要: Digital Twin Ecosystem for Oncology Clinical Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17650v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 08:56:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 20:56:11.343454
- Title: Digital Twin Ecosystem for Oncology Clinical Operations
- Title（参考訳）: オンコロジーにおけるデジタル双極子生態系
- Authors: Himanshu Pandey, Akhil Amod, Shivang, Kshitij Jaggi, Ruchi Garg, Abheet Jain, Vinayak Tantia,
- Abstract要約: 本稿では,腫瘍学における臨床手術の高度化をめざした,新たなデジタルツインフレームワークを提案する。
我々は,医療ニーズ双生児,ケアナビゲータ双生児,臨床履歴双生児など,複数の専門的デジタル双生児の統合を提案する。
複数のデータソースを合成し、NCCN(National Comprehensive Cancer Network)ガイドラインと整合させることで、ダイナミックながんケアパスを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8130739369606821
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) hold significant promise in revolutionizing healthcare, especially in clinical applications. Simultaneously, Digital Twin technology, which models and simulates complex systems, has gained traction in enhancing patient care. However, despite the advances in experimental clinical settings, the potential of AI and digital twins to streamline clinical operations remains largely untapped. This paper introduces a novel digital twin framework specifically designed to enhance oncology clinical operations. We propose the integration of multiple specialized digital twins, such as the Medical Necessity Twin, Care Navigator Twin, and Clinical History Twin, to enhance workflow efficiency and personalize care for each patient based on their unique data. Furthermore, by synthesizing multiple data sources and aligning them with the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, we create a dynamic Cancer Care Path, a continuously evolving knowledge base that enables these digital twins to provide precise, tailored clinical recommendations.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とLarge Language Models(LLM)は、医療、特に臨床応用に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
同時に、複雑なシステムをモデル化しシミュレートするDigital Twin技術は、患者ケアの強化に力を入れている。
しかし、臨床実験の進歩にもかかわらず、AIとデジタル双生児による臨床手術の合理化の可能性はほとんど未解決のままである。
本稿では,腫瘍学における臨床手術の高度化をめざした,新たなデジタルツインフレームワークを提案する。
本稿では,医療ニーズ双生児,ケアナビゲータ双生児,臨床履歴双生児など複数の専門的デジタル双生児を統合することにより,ワークフローの効率を高め,各患者固有のデータに基づいてケアをパーソナライズすることを提案する。
さらに、複数のデータソースを合成し、NCCN(National Comprehensive Cancer Network)ガイドラインと整合させることで、これらのデジタル双生児が正確かつ適切な臨床レコメンデーションを提供するための、継続的な進化を続ける知識基盤である動的癌ケアパスを作成する。
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