Un Digital Twin (DT) è la replica virtuale di un oggetto, progettata per rappresentarne il comportamento in diverse condizioni. Utilizza la simulazione per riprodurre il funzionamento di un sistema (o di un organismo o di una sua parte) in un ambiente virtuale. Sfruttando l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) analizza i dati operativi ed elabora previsioni per supportare il processo decisionale. Un DT permette di monitorare e intervenire dinamicamente sui fattori critici di un fenomeno, prevenendo malfunzionamenti o compromissioni prima che si verifichino. Viene costantemente aggiornato con dati in tempo reale, garantendo un’accurata rappresentazione dinamica del sistema. La capacità del DT di prevenire e ridurre i rischi lo ha reso uno strumento di grande interesse in campo sanitario e diabetologico, grazie al suo potenziale nel miglioramento del controllo glicemico e nella prevenzione delle complicanze, in ciò che si può definire Health Digital Twin (HDT). In questo articolo vengono analizzati il funzionamento del DT e le tecnologie abilitanti, con esempi di applicazione in ambito diabetologico e in altre aree terapeutiche, degli HDT. Infine, vengono evidenziate le sfide, che comprendono le criticità etiche e le opportunità offerte dal HDT, il cui sviluppo deve essere guidato da team multidisciplinari in grado di coglierne tutte le implicazioni e massimizzarne il potenziale.
PAROLE CHIAVE gemelli digitali; medicina di precisione; intelligenza artificiale; banche dati integrate.