Digital twin (bản sao số) là một bản sao phần mềm của cơ thể người, nó mô phỏng từ tế bào, cơ quan đến quá trình trao đổi chất. Bản sao này được cập nhật liên tục bằng dữ liệu từ các lần khám bệnh, cảm biến cơ thể hoặc cảm biến môi trường. Nhờ khả năng mô phỏng chính xác, nó giúp cho các bác sĩ có thể mô phỏng các liệu pháp điều trị khác nhau để chọn ra phương án tốt nhất trước khi thực hiện thực tế trên cơ thể bệnh nhân.
Digital twin đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc chuyển dịch từ điều trị “ đại trà “ sang “cá thể hoá “.
Để tạo ra một bản sao số (Digital Twin) trong y tế cần một quy trình tích hợp đa tầng, giúp chuyển đổi các dữ liệu thực tế của bệnh nhân thành một mô hình toán học động có khả năng mô phỏng và dự báo.
1. Thu thập dữ liệu đa phương thức (Data Acquisition)
Bản sao số không dựa trên một nguồn dữ liệu duy nhất mà tích hợp từ ba nhóm chính:
- Dữ liệu sinh học (Biological): Bao gồm bộ gen (genomics), các dấu ấn sinh học, kết quả xét nghiệm máu và chẩn đoán hình ảnh (MRI, CT). Các dữ liệu này cung cấp "nền tảng tĩnh" về cấu trúc cơ thể và các rủi ro di truyền.
- Dữ liệu lối sống (Lifestyle): Thông tin về chế độ dinh dưỡng, hoạt động thể chất, thói quen hút thuốc, tiêu thụ rượu và giấc ngủ. Những yếu tố này được coi là các biến số môi trường ảnh hưởng đến diễn tiến bệnh.
- Dữ liệu từ cảm biến (IoT/Wearables): Các thiết bị đeo thu thập dữ liệu thời gian thực như nhịp tim, huyết áp, nồng độ oxy và mức đường huyết liên tục. Đây là nguồn dữ liệu quan trọng để tạo tính "động" cho bản sao số.
2. Chuẩn hóa và Đồng nhất ngữ nghĩa (Semantic Harmonization)
Vì dữ liệu đến từ nhiều nguồn không đồng nhất (bệnh viện, ứng dụng di động, thiết bị đeo), cơ chế quan trọng nhất là liên kết ngữ nghĩa:
- Khung bản thể học (Ontology): Sử dụng các ngôn ngữ như OWL 2.0 để ánh xạ dữ liệu thô vào các khái niệm chuẩn (ví dụ: gán mã chuẩn cho một triệu chứng hoặc loại thuốc).
- Trục tích hợp dữ liệu (Data Integration Hub): Dữ liệu được đưa vào các lớp chuẩn hóa (như HL7 FHIR hoặc OMOP CDM) để đảm bảo các hệ thống máy tính khác nhau có thể "hiểu" và trao đổi thông tin một cách thống nhất.
3. Cơ chế xây dựng mô hình (Modeling Mechanism)
Dữ liệu sau khi chuẩn hóa sẽ được xử lý qua hai loại mô hình chính để tạo ra bản sao:
- Mô hình dựa trên tri thức (Knowledge-driven): Sử dụng các phương trình toán học và quy luật vật lý/sinh lý để mô phỏng cách các cơ quan hoạt động (ví dụ: mô phỏng dòng chảy của máu trong động mạch).
- Mô hình dựa trên dữ liệu (Data-driven/AI): Sử dụng Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) để phân tích các tập dữ liệu lớn từ quá khứ, từ đó tìm ra các mẫu hình bệnh lý riêng biệt cho từng cá nhân.
- Cấu trúc 6 chiều: Một số khung làm việc (như EDITH) tổ chức bản sao số theo 6 chiều: Cơ thể (không gian 3D), Tuổi tác (thời gian), Độ tin cậy của dữ liệu, và Phân cụm (so sánh với các nhóm dân số tương tự).
4. Đồng bộ hóa và Vòng lặp phản hồi (Synchronization & Feedback Loop)
Đây là điểm khác biệt cốt lõi giữa "Bản sao số" và "Mô hình mô phỏng" thông thường:
- Kết nối hai chiều: Dữ liệu từ bệnh nhân liên tục cập nhật vào bản sao số thông qua cảm biến (luồng dữ liệu đi lên).
- Tác động ngược (Actuation): Bản sao số thực hiện các mô phỏng "chuyện gì sẽ xảy ra nếu..." (ví dụ: thử nghiệm một liều thuốc ảo). Kết quả tối ưu từ mô phỏng sẽ được gửi ngược lại cho bác sĩ hoặc bệnh nhân dưới dạng khuyến nghị điều trị thực tế (luồng thông tin đi xuống).
- Cơ chế "Data Crawlers": Các thuật toán tự động chạy ngầm, liên tục quét các honeycomb dữ liệu. Khi có dữ liệu mới từ cảm biến, bản sao sẽ tự động tái tính toán và cập nhật trạng thái mới nhất của bệnh nhân.
5. Phân lớp Blueprints (Cấu trúc PMDT)
Theo khung Patient Medical Digital Twin (PMDT), bản sao số được tổ chức thành các "bản thiết kế" (blueprints) chuyên biệt:
- Patient Blueprint: Hồ sơ bệnh nhân lâu dài (lối sống, tâm lý xã hội).
- Disease Blueprint: Đặc điểm cụ thể của bệnh (dấu ấn sinh học, triệu chứng).
- Treatment Blueprint: Lịch sử và các can thiệp điều trị đang thực hiện.
- Pathways Blueprint: Các bước tiếp theo trong quy trình chăm sóc cá thể hóa.
Tóm lại, cơ chế tạo ra bản sao số là sự kết hợp giữa dòng chảy dữ liệu thực tế liên tục và khả năng suy luận của AI trên một khung kiến trúc chuẩn hóa, cho phép dự đoán phản ứng của cơ thể trước khi thực hiện can thiệp thực tế.
Hiện nay, Digital Twin đã được ứng dụng trong Thử nghiệm thuốc "ảo" trước khi dùng thật, dự đoán tiến triển bệnh và lập kế hoạch phẫu thuật chính xác. Nó mang lại những lợi ích to lớn trong việc tối ưu hiệu quả, giảm tác dụng phụ và tiết kiệm chi phí.
Digital twin thật sự đã và đang trở thành bước ngoặt đánh dấu nột bước tiến mới trong y học, nó mở ra cánh cửa về khả năng "dự đoán tương lai" sức khỏe của một cá nhân thay vì chỉ dựa trên năng lực thống kê đám đông. Nó thậm chí biến chăm sóc sức khỏe từ việc điều trị sau khi bệnh sang quản lý sức khỏe liên tục, tối ưu hóa và mang tính dự báo suốt đời.
Nguồn ntham khảo :
https://vntt.com.vn/vai-tro-cua-digital-twin-trong-viec-nghien-cuu-thuoc-va-thu-nghiem-lam-sang/
https://fmit.vn/tu-dien-quan-ly/healthcare-digital-twin-la-gi
https://www.politesi.polimi.it/retrieve/c2b451f5-86f0-4bdf-9ea7-9035d415800e/2025_10_Nechaeva.pdf
https://esante.gouv.fr/sites/default/files/media_entity/documents/digital-twins-in-health-revise.pdf
https://www.fortunebusinessinsights.com/digital-twin-in-healthcare-market-111355
NGUYỄN THỊ KIM PHƯỢNG – CEO DIGISMART
