論文の概要: A Brief History of Digital Twin Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20695v1
- Date: Mon, 24 Nov 2025 02:03:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.758491
- Title: A Brief History of Digital Twin Technology
- Title（参考訳）: デジタルツイン技術の歴史
- Authors: Yunqi Zhang, Kuangyu Shi, Biao Li,
- Abstract要約: デジタルツイン技術は、産業採用を通じて進歩し、医療変革を引き起こしている。
デジタルツイン(Digital twin)は、物理システムのデータ駆動仮想システムで、リアルタイムデータストリームを通じて継続的に更新される。
医学では、デジタルツインは画像、バイオセンサー、計算モデルを統合し、患者固有のシミュレーションを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.744216642614214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emerging from NASA's spacecraft simulations in the 1960s, digital twin technology has advanced through industrial adoption to spark a healthcare transformation. A digital twin is a dynamic, data-driven virtual counterpart of a physical system, continuously updated through real-time data streams and capable of bidirectional interaction. In medicine, digital twin integrates imaging, biosensors, and computational models to generate patient-specific simulations that support diagnosis, treatment planning, and drug development. Representative applications include cardiac digital twin for predicting arrhythmia treatment outcomes, oncology digital twin for tracking tumor progression and optimizing radiotherapy, and pharmacological digital twin for accelerating drug discovery. Despite rapid progress, major challenges, including interoperability, data privacy, and model fidelity, continue to limit widespread clinical integration. Emerging solutions such as explainable AI, federated learning, and harmonized regulatory frameworks offer promising pathways forward. Looking ahead, advances in multi-organ digital twin, genomics integration, and ethical governance will be essential to ensure that digital twin shifts healthcare from reactive treatment to predictive, preventive, and truly personalized medicine.
- Abstract（参考訳）: 1960年代にNASAの宇宙船シミュレーションから生まれたデジタルツイン技術は、産業化によって医療の変革を引き起こしている。
デジタルツイン(Digital twin)は、物理システムの動的でデータ駆動の仮想システムであり、リアルタイムのデータストリームを通じて継続的に更新され、双方向のインタラクションが可能である。
医学において、デジタルツインは画像、バイオセンサー、計算モデルを統合し、診断、治療計画、薬物開発をサポートする患者固有のシミュレーションを生成する。
代表的な応用としては、不整脈治療の結果を予測するための心臓デジタルツイン、腫瘍進行の追跡と放射線療法の最適化のための腫瘍デジタルツイン、薬物発見の促進のための薬理デジタルツインがある。
急速な進歩にもかかわらず、相互運用性、データプライバシ、モデルの忠実さといった大きな課題は、広範な臨床統合を制限し続けている。
説明可能なAI、フェデレーション付き学習、調和された規制フレームワークといった新しいソリューションは、将来的な道筋を提供する。
今後、デジタル双生児の進歩、ゲノム統合、倫理的ガバナンスは、デジタル双生児が医療を反応性のある治療から予測的、予防的、そして真にパーソナライズされた医療にシフトさせることを保証するために不可欠である。
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