論文の概要: Operational digital twin clinics enable task-based evaluation of embodied AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21416v1
- Date: Wed, 12 Aug 2026 11:00:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 05:49:59.23987
- Title: Operational digital twin clinics enable task-based evaluation of embodied AI
- Title（参考訳）: 手術用デジタルツインクリニックは、実施AIのタスクベース評価を可能にする
- Abstract要約: 身体的人工知能(AI)は、手術を行う臨床環境でテストされなければならない。
日常的なクリニック画像は,AIのタスクベース評価のために,操作型デジタルツインに変換可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.154663976175403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Embodied artificial intelligence (AI) must be tested in the clinical environments where it will operate, but building realistic, robot-testable settings is costly and difficult to scale. Here we show that routine clinic images can be transformed into operational digital twins for task-based evaluation of embodied AI. Using 39 ophthalmic clinic scenes, we converted single photographs into editable, simulator-ready environments and assessed reconstruction quality, room-scale geometry, mesh grounding, multi-robot feasibility, perturbation sensitivity and closed-loop policy performance. The reconstructed scenes preserved workspace structure, while local editing enabled controlled device reconfiguration. Device meshes, collision proxies and semantic anchors converted visual reconstructions into contact-aware simulation scenes. Across three robot embodiments, shared task targets showed different patterns of reachability and contact feasibility. Small device translations and rotations produced task-specific changes in contact margins that were not captured by visual similarity alone. Digital-twin trajectories also supported local policy learning and closed-loop evaluation. These findings establish operational validity as a key principle for clinical digital twins and provide an intermediate layer between offline development and physical deployment of embodied AI in healthcare.
- Abstract（参考訳）: 人工人工知能(AI)は、それが動作する臨床環境でテストされなければならないが、現実的なロボットテスト可能な設定の構築は費用がかかり、スケールが難しい。
ここでは, 日常的なクリニックイメージを操作型デジタルツインに変換して, 組込みAIのタスクベース評価を行う。
39の眼科クリニックシーンを用いて、1枚の写真を編集可能でシミュレーター対応の環境に変換し,再現性,室階形状,メッシュ接地,マルチロボット実現性,摂動感度,閉ループポリシー性能を評価した。
再構築されたシーンはワークスペース構造を保存し、ローカル編集はコントロールされたデバイス再構成を可能にした。
デバイスメッシュ、衝突プロキシ、セマンティックアンカーは、視覚的再構成をコンタクト対応のシミュレーションシーンに変換する。
3つのロボット実施形態の共通タスクターゲットは,到達性と接触可能性の異なるパターンを示した。
小さな装置の翻訳と回転は、視覚的類似性だけでは捉えられなかった接触マージンのタスク特異的な変化を生み出した。
デジタルツイントラジェクトリーは、ローカルポリシー学習とクローズドループ評価もサポートした。
これらの知見は、臨床デジタル双生児にとって重要な原則として運用上の妥当性を確立し、医療におけるエンボディドAIのオフライン開発と物理的展開の中間層を提供する。
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