Digital Twin: la "copia virtuale" al servizio di medici e pazienti

In sanità, il Digital Twin è una copia virtuale di un paziente, di un organo o di una malattia che riceve dati reali e si aggiorna in modo continuo. Non è una semplice immagine, ma un modello dinamico che permette di fare simulazioni, valutare rischi, provare terapie e prevedere l’andamento di una patologia senza correre rischi sul paziente vero. Le applicazioni sono già diverse. In primo luogo, la medicina personalizzata: grazie al gemello digitale si possono adattare cure e terapie alle caratteristiche individuali, evitando trattamenti non necessari. Poi c’è il monitoraggio continuo: per esempio, in pazienti con diabete il modello digitale riceve costantemente valori di glicemia e segnala se si rischiano complicazioni, permettendo interventi tempestivi. Un altro uso è nella chirurgia: i chirurghi possono esercitarsi sul gemello digitale del paziente, simulando l’operazione e riducendo gli imprevisti. Quest’approccio è stato sperimentato anche in progetti come Twin-S per la chirurgia della base del cranio, dove l’errore medio nella perforazione si è ridotto a circa 1,39 millimetri. Inoltre, i gemelli digitali sono utili per la ricerca: consentono di fare test in silico (cioè al computer), valutando farmaci o trattamenti prima di provarli su persone reali, accelerando così lo sviluppo. Esistono già progetti concreti: in Italia D34Health, guidato dall’Università La Sapienza di Roma con la collaborazione del Politecnico di Torino, dell’Università di Torino e dell’Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS) di Candiolo, mira a creare gemelli digitali per patologie complesse come alcuni tumori, la sclerosi multipla e il diabete. A livello internazionale, Dell Technologies insieme alla fondazione Informatics for Integrating Biology & the Bedside e Translational Research and Medical Applications in Smart Technology lavora a digital twin per pazienti colpiti da long-Covid. Anche le malattie cardiovascolari rientrano tra gli ambiti più promettenti: modelli del cuore basati su elettrocardiogramma, permettono di stimare il comportamento elettrico del muscolo cardiaco senza procedure invasive. I vantaggi sono concreti: riduzione delle ospedalizzazioni, interventi più mirati, risparmi di tempo e risorse, maggiore qualità delle cure. Restano però alcune sfide: servono dati affidabili e completi, sistemi digitali interoperabili che comunichino fra loro, regole chiare per proteggere la privacy, oltre a validazioni cliniche rigorose per dimostrare che il gemello digitale porta davvero benefici. Nonostante queste criticità, il Digital Twin ha già iniziato a trasformare la sanità, aprendo la strada a un futuro in cui le cure saranno sempre più su misura e basate su modelli predittivi.