«Цифровой двойник» пациента: технология персонализированной реабилитации
Технология называется NMSM Pipeline (Neuromusculoskeletal Modeling Pipeline) . Она позволяет создавать компьютерные модели двигательной системы конкретного человека — его «цифрового двойника», на котором врачи могут проверить разные методики, чтобы выбрать наиболее эффективную.
NMSM Pipeline не просто подбирает лечение, а моделирует, как изменится состояние пациента после применения того или иного подхода (например, как повлияет на походку операция или новая физиотерапия).
Ключевые возможности технологии
- Учитывает индивидуальные особенности пациента: форму и оси вращения суставов, свойства мышц и сухожилий, механизмы нейронного контроля (мышечные синергии), а также характер контакта стопы с поверхностью.
- Основана на законах физики и физиологии, что делает результаты более предсказуемыми.
- Имеет понятный интерфейс (работает через меню в программе OpenSim).
- Создание «двойника» занимает около дня, а отработка и оптимизация лечения — несколько суток.
Как это работает
-
Набор инструментов для персонализации моделей.
С помощью градиентной оптимизации настраивает параметры суставов, сухожилий и мышц, нейронного контроля и контакта стопы с опорой под конкретного пациента.
-
Набор инструментов для оптимизации лечения.
Используя персонализированную модель, прогнозирует, какие изменения в лечении дадут максимальное улучшение функций.
Пример применения
С помощью NMSM Pipeline была создана цифровая модель пациента после инсульта с нарушением функции ходьбы.
Цель эксперимента: спрогнозировать, как можно изменить механизмы нейронного контроля, чтобы пациент стал ходить быстрее без увеличения метаболических затрат.
Основные этапы:
-
С помощью набора для персонализации создана индивидуальная нейромышечно-скелетная модель пациента. Для этого использовали:
- общую модель тела OpenSim;
- данные о ходьбе (видеосъемка движений, контакт с опорой, электромиография).
- С помощью набора для оптимизации лечения и персонализированной модели спрогнозировано, как пациент может уменьшить различия в активации мышц между паретичной (ослабленной после инсульта) и здоровой ногой.
Результат
Программа предсказала, что пациент может увеличить скорость ходьбы на 60%, не повышая при этом метаболические затраты, за счет изменения существующей синергии мышц (то есть более эффективного использования уже имеющихся двигательных программ).
Выводы
Такой подход служит мостом между фундаментальными исследованиями и клинической практикой, позволяя врачам разрабатывать персонализированные, научно обоснованные методы реабилитации и хирургии, избегая возможных ошибок на реальных пациентах.
Однако есть ограничения:
- Требует много качественных экспериментальных данных (захват движений, ЭМГ).
- Относительно медленный (расчеты занимают часы).
- Использует коммерческое ПО (MATLAB, GPOPS-II), хотя сама технология с открытым исходным кодом.
- Некоторые биологические процессы (например, мышечная усталость) пока не моделируются.
Источник: link.springer.com
