Il gemello digitale per applicazioni mediche

Oggi si parla di gemello digitale: una simulazione estremamente accurata e precisa del mondo fisico tanto da venire utilizzata per prendere decisioni. Adesso anche in sanità

Quando si parla di simulazione, si percepisce l’innovazione dello strumento in sé e le potenziali innovazioni che questa tecnologia può supportare. La norma UNI 11814 rilasciata nel maggio 2021 sottoscrive proprio questa sensazione, inserendo Simulation and Digital Twin tra le tecnologie abilitanti correlate alla gestione dell’innovazione ed in particolare tra le tecnologie abilitanti digitali e cyber-fisiche¹.

Ormai da diverso tempo i professionisti del settore possono fare affidamento su disponibilità e potenza delle risorse di calcolo oltre che sull’accuratezza degli algoritmi, elementi che rendono le simulazioni sempre più accessibili, veloci ed affidabili.

Oggi un elemento chiave sta rivoluzionando il mondo della simulazione: l’internet of things (IoT). La sopracitata norma UNI 11814 definisce l’IoT come un network di sistemi fisici, che possono interagire tra loro, grazie a protocolli standard di comunicazione. Attraverso una comunicazione multidirezionale tra processi, l’IoT permette di integrare le tecnologie dell’informazione (IT) con le tecnologie operative (OT). E’ proprio la combinazione di disponibilità e potenza di calcolo con l’accuratezza delle soluzioni numeriche  che permette la realizzazione di una nuova tecnologia, chiamata gemello digitale, che il  progetto europeo Change2twin definisce in questo modo: “ A digital twin is a digital replica of an artefact, process or service, which is so accurate that it can be used as basis for taking decision. The digital replica and the physical world are often connected by streams of data”². L’ultima parte della definizione suggerisce la chiave per portare il gemello digitale alla sua massima efficacia e robustezza: aggiungere alla combinazione disponibilità-potenza-accuratezza il collegamento con il gemello fisico, per mezzo dell’IoT.

Esistono diversi tipi di gemello digitale, in funzione del collegamento e della retroazione tra la realtà fisica e la sua replica digitale. Il gemello digitale descrittivo riceve una collezione di dati (dataset) dal suo gemello fisico e ne mostra le informazioni più significative attraverso opportune dashboard, per identificare in tempo reale eventuali criticità. Il gemello digitale predittivo, evoluzione del precedente, oltre a ricevere le informazioni dal gemello fisico, fa operazioni complesse come simulazioni numeriche ad alta fedeltà, per prevedere scenari futuri di comportamento. Infine il modello prescrittivo, soluzione più raffinata, è caratterizzato da un flusso multidirezionale di dati tra gemello digitale e fisico: il gemello digitale riceve continuamente un dataset aggiornato dalla sua controparte fisica, sul quale vengono applicate diverse tecniche, come regole di business, algoritmi di ricerca del minimo di funzioni obiettivo, machine learning e simulazioni numeriche ad alta fedeltà. Ciò permette sia di prevedere scenari futuri, ma soprattutto di proporre decisioni che ottimizzino tali scenari. Le decisioni proposte dall’intelligenza artificiale sono inviate al gemello fisico attraverso segnali e comandi, perché possano essere attuate nel mondo reale.

Il gemello digitale è oggi ampiamente utilizzato nelle aziende ad alta tecnologia di diversi settori industriali. Sempre più aziende utilizzano il gemello digitale per affrontare sfide quotidiane, come l’ottimizzazione delle performance dei propri prodotti in fase di design e la manutenzione predittiva per la massima efficienza dei processi produttivi.

La buona notizia è che i primi pionieri stanno esplorando questa tecnologia anche per il settore medicale, per studiare il corpo umano e migliorare la qualità di vita! Enginsoft, azienda leader nel campo delle simulazioni, è coinvolta in diversi progetti di ricerca che applicano il gemello digitale nel settore medicale, una panoramica degli ultimi progressi nell’uso delle tecnologie CAE in questo settore è disponibile al link riportato in bibliografia³. Anche NTT Data è molto attiva su questo fronte, un articolo de Il Sole 24 ore di aprile riporta infatti la notizia che il colosso giapponese sta finanziando diversi progetti sull’utilizzo del gemello digitale per risolvere sfide legate alla salute, anche in Italia⁴.

Riferimenti:

[1] UNI 11814: https://store.uni.com/p/UNI1609356/uni-11814-2021/UNI1609356
[2] Change2twin: https://www.change2twin.eu/
[3] Enginsoft: https://www.enginsoft.com/expertise/tools-and-methodologies-for-generating-digital-twins-in-medical-research.html
[4] Il sole 24 ore su Ntt Data: https://www.ilsole24ore.com/art/ntt-data-porta-cosenza-dei-tre-poli-mondiali-sull-intelligenza-artificiale-AEudXuSB