Che cosa sono i digital twin

Cosa intendiamo per digital twin

I digital twin entrano nella sanità come strumenti per simulare pazienti, processi clinici e infrastrutture ospedaliere. Dal gemello digitale del paziente alla gestione di letti, sale operatorie e dati, la sfida italiana passa da governance, interoperabilità e casi d’uso misurabili.

Dal paziente al modello digitale

L’evoluzione più avanzata della sanità digitale è rappresentata dal gemello digitale del paziente (digital patient twin o virtual human twin): una rappresentazione computazionale dinamica capace di integrare dati clinici, diagnostici, fisiologici e biologici per simulare l’evoluzione dello stato di salute e supportare le decisioni mediche. Non si tratta di una copia digitale del paziente, ma di un modello che evolve nel tempo insieme alla persona, aggiornandosi attraverso dati provenienti dall’intero percorso di cura.

Applicazioni avanzate

Gemelli digitali in ambito cardiovascolare

Le applicazioni più mature emergono oggi nell’ambito cardiovascolare. I modelli virtuali del cuore sviluppati, ad esempio, nell’ecosistema Dassault Systèmes dimostrano come imaging avanzato, biomeccanica, simulazione numerica e dati clinici possano convergere per valutare strategie terapeutiche e testare procedure o dispositivi prima dell’intervento sul paziente reale.

La visione di Siemens Healthineers

Nella stessa direzione si colloca la visione di Siemens Healthineers, che definisce il digital patient twin come una rappresentazione dinamica costruita a partire da dati clinici, fisiologici e diagnostici, il cui valore dipende dalla qualità delle informazioni disponibili e dalla loro integrazione nei processi assistenziali.

La sfida della qualità dei dati

Dal digitale al concreto

É proprio questo il punto decisivo. Un gemello digitale non nasce dall’Intelligenza Artificiale, ma dalla qualità dell'infrastruttura informativa che lo alimenta. Senzadati strutturati, interoperabili e semanticamente coerenti, senza una gestione rigorosa dei consensi, della tracciabilità e della governance del dato, il digital twin rimane un esercizio tecnologico.

Qualità e governance

Quando queste condizioni sono soddisfatte, diventa invece uno strumento capace di anticipare l’evoluzione della malattia, confrontare scenari terapeutici alternativi e rendere concretamente praticabile la medicina personalizzata.

Modello digitale dei processi

Gestione del funzionamento ospedaliero

Se il gemello digitale del paziente rappresenta la frontiera più avanzata della medicina personalizzata, il digital twin dei processi clinico-operativi è probabilmente l’applicazione destinata a generare il maggiore impatto nel breve periodo per il management sanitario. In questo caso il modello non riproduce un organismo biologico, ma il funzionamento dell’organizzazione: il percorso del paziente attraverso pronto soccorso, triage, diagnostica, ricovero, intervento, degenza, dimissione e follow-up.

Applicazioni operative

L’obiettivo è costruire una rappresentazione dinamica dell’ospedale capace di simulare scenari alternativi prima che le decisioni vengano applicate nella realtà. È possibile valutare gli effetti di un incremento degli accessi al pronto soccorso, della modifica dei turni di personale, dell’introduzione di una nuova apparecchiatura diagnostica, della riallocazione dei posti letto o di una diversa pianificazione del blocco operatorio.

Anticipazione di criticità

La simulazione diventa così uno strumento per anticipare criticità, identificare colli di bottiglia e ottimizzare l’utilizzo delle risorse. Le esperienze sviluppate in diversi ospedali del NHS e le più recenti ricerche sull’allocazione dinamica dei posti letto dimostrano che i digital twin possono supportare decisioni sia operative sia strategiche, migliorando la pianificazione della capacità produttiva, la gestione delle risorse e la continuità dei percorsi assistenziali.

Il contesto italiano

Applicazioni e impatto per il sistema sanitario

Per il sistema sanitario italiano questa rappresenta probabilmente l’area di applicazione più immediata. Gli investimenti del PNRR hanno accelerato la diffusione del fascicolo sanitario elettronico, cartelle cliniche elettroniche, telemedicina e nuove infrastrutture digitali. La sfida dei prossimi anni sarà però diversa: trasformare questa dotazione tecnologica in maggiore produttività clinica e organizzativa.

Applicazioni concrete

Applicato alle agende ambulatoriali, ai percorsi oncologici, ai flussi chirurgici o alla diagnostica per immagini, un digital twin consente di misurare saturazione delle risorse, tempi di attesa, no-show, appropriatezza prescrittiva, utilizzo delle sale operatorie e impatto delle diverse priorità cliniche.

Criticità infrastrutturali

Il digital twin e l’ospedale fisico

La terza dimensione del digital twin riguarda l’infrastruttura ospedaliera e introduce un cambio di prospettiva altrettanto rilevante. L’ospedale non viene più considerato soltanto come un insieme di edifici e tecnologie, ma come un sistema fisico complesso, nel quale spazi, impianti, apparecchiature, persone e processi interagiscono continuamente.

Applicazioni per l’infrastruttura

La rappresentazione e simulazione di questo ecosistema può supportare l’efficienza energetica, la manutenzione predittiva, la gestione logistica e la continuità operativa.

Ripensare l’ecosistema sanitario

Eco-sistema e non singolo edificio

L’evoluzione più interessante riguarda però la possibilità di estendere il gemello digitale oltre il singolo ospedale. Integrando dati provenienti dal territorio, dalla telemedicina, dall’assistenza domiciliare, dalle Case della Comunità e dai servizi diagnostici territoriali, il modello può simulare come varia la domanda di ricovero, l’utilizzo delle risorse e la pressione sui diversi nodi della rete assistenziale.

Impatto e responsabilità

Il digital twin smette così di rappresentare un edificio e diventa la simulazione dell’intero ecosistema sanitario, capace di supportare decisioni organizzative, cliniche ed economiche prima ancora che vengano adottate.

Quando il digitale diventa governance

La maturità dei digital twin in sanità dipenderà meno dalla sofisticazione degli algoritmi e molto di più dalla qualità della governance che li sostiene. Quando un modello influenza decisioni cliniche, priorità di accesso, percorsi terapeutici o gestione del rischio, non rappresenta più una semplice applicazione tecnologica, ma entra a pieno titolo