지금까지 만들어진 최초의 디지털 트윈 중 일부는 NASA의 달 임무의 "살아있는 모델"이었으며 처음에는 아폴로 13 우주선에서 무엇이 잘못되었는지 연구하는 데 사용되었다. 이 모델은 실제 항공기의 기존 컴퓨터 시뮬레이션보다 한 단계 발전했다. 데이터는 지속적으로 수집 및 분석되었으므로 이러한 모델은 업데이트되고 학습되며 다양한 조건에 대한 결함이나 반응을 더 잘 예측할 수 있다.

자한기르 모하메드(Jahangir Mohammed)는 훨씬 더 복잡한 기계인 인체를 위한 디지털 트윈을 만들기 위해 Twin Health를 설립했다. 그는 개인화된 디지털 아바타를 사용하여 제2형 당뇨병 환자 치료를 돕고 있다.

현재 전 세계 성인 10명 중 1명은 당뇨병을 앓고 있으며, 대부분은 현대의 잘못된 식습관과 운동 습관으로 인해 제2형 당뇨병을 앓고 있다. 당뇨병은 음식을 에너지로 바꾸는 화학적 과정인 신진대사를 방해하여 신부전, 심장마비, 뇌졸중을 유발할 수 있는 만성적인 고혈당을 초래한다.

일반적으로 의사는 정기적인 혈액 검사를 실시하고 결과에 따라 혈당 조절에 도움이 되는 약물을 처방한다. 또한 환자에게 식이요법, 이상적인 운동 수준, 심지어 최적의 수면량에 대한 지침도 제공한다. 어려운 점은 각 개인의 신진 대사가 독특하고 건강 및 행동 변화에 따라 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 것이다.

Twin Health는 환자가 제2형 당뇨병의 근본 원인인 신진대사를 이해할 수 있는 맞춤형 방법을 제공한다. 그들의 디지털 트윈 기술은 AI를 사용하여 각 환자의 개별 문제에 맞게 치료를 구체적으로 맞춤화한다.

Twin Health의 의료 책임자인 파라메시 샤만나(Paramesh Shamanna) 박사는 “이것은 당뇨병 환자에게 획기적인 변화이다.”라고 말한다. "이를 통해 당뇨병을 모니터링, 예측 및 관리하는 데 있어 전례 없는 정확성이 가능해졌다."

작동 원리

CEO인 자한기르 모하메드(Jahangir Mohammed)는 자동차 결함을 예측하는 데 사용되는 테슬라의 디지털 트윈 소프트웨어 개발에 참여하면서 영감을 받았다. 그는 유사한 아이디어를 의료에도 적용하고 싶었다. 환자에게 자신의 신체에서 일어나는 일에 대한 맞춤형 예측을 제공하고 자신의 건강을 지속적으로 모니터링할 수 있도록 하는 것이다.

Twin Health의 디지털 트윈은 연속 혈당 모니터 등 다양한 센서에서 매일 수집되는 여러 데이터 소스를 사용하여 구축되었다. 체중과 체지방률을 모두 측정하는 스마트 체중계; 심박수, 활동, 수면 및 호흡을 추적하는 웨어러블 센서. 환자들은 모바일 앱을 통해 자신이 먹은 음식과 분기별 혈액 검사 결과도 보고한다.

그런 다음 Twin Health는 고급 알고리즘과 머신러닝을 사용하여 각 개인의 신진 대사에 대한 컴퓨터 모델인 디지털 트윈을 생성한다. 모델은 실시간 연속 데이터를 통해 환자에 대해 지속적으로 학습한다. 환자의 혈당에 대한 개인화된 예측을 하고, 문제를 정확히 찾아내고, 앱을 통해 환자가 식이요법, 운동 및 기타 활동 측면에서 변경할 수 있는 변화를 제안한다.

기술을 개발하는 데 시간이 걸렸다. 가장 큰 과제 중 하나는 개인에게 영향을 미칠 수 있는 다양한 활동을 모델링하는 것이었다. 신진 대사는 신체에서 일어나는 복잡한 과정 시스템이다. 고립되어 선 아무 일도 일어나지 않는다.

팀은 시간 경과에 따른 전반적인 식단, 운동 및 기타 활동의 맥락에서 식사와 같은 단일 요소의 영향을 살펴보기 위해 특별히 알고리즘을 설계했다. 단지 특정 음식을 먹은 결과에 관한 것이 아니다. 디지털 트윈은 환자의 신진대사와 모든 활동을 고려한 다음 환자가 이 음식을 먹으면 어떤 일이 일어날지 알려준다.

새로운 형태의 헬스케어

디지털 트윈은 환자가 자신의 질병을 더 잘 이해하고 개선할 수 있도록 안내한다. 사람들이 신진대사를 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지는 매우 정확하다. 또한 이 앱은 디지털 트윈의 정확하고 개인화된 권장 사항에 따라 환자가 매일 점진적으로 개선되는 모습을 지속적으로 업데이트한다. 따라서 환자들은 단지 일반적인 생활 방식 지침을 받았을 때보다 변화하려는 동기가 더 강하다.

샤만나는 "우리 기술의 핵심 구성 요소는 앱을 통해 제공되는 개인화된 데이터 기반 권장 사항 및 알림이다."라고 말한다. “적시에 디지털 넛지는 앱을 통해 환자에게 직접 전달된다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 매일의 참여와 치료 계획 준수를 장려하고 우리 플랫폼의 효율성을 크게 향상시킨다.”

환자는 혼자서 결정을 내리지 않는다. 팀은 환자의 건강이 개선됨에 따라 약물 복용량을 안전하게 줄여야 할지 여부와 방법에 대해 조언할 수 있는 자격을 갖춘 임상의를 제공한다. 이미 현실 세계의 매력을 갖고 있다. 여러 보험 회사가 당뇨병 환자에게 디지털 트윈 기술을 제공하기 위해 회사와 협력하고 있다.

임상 시험

Twin Health는 작년 12월에 발표된 무작위 임상 시험에서 기술을 테스트하여 당뇨병 환자 232명에게 디지털 트윈을 제공했다. 평균적으로 환자의 혈당 수치는 9%에서 6%로 떨어졌다. 이에 비해 표준 치료를 받은 환자의 혈당 수치는 8.5%에서 8.2%로 단 0.3% 감소했다. 5.7% 미만은 정상으로 간주되며, 5.7~6.4%는 당뇨병 전단계, 6.5% 이상은 당뇨병을 나타낸다.

치료 1년이 끝날 무렵, Twin Health 기술을 사용한 환자의 거의 73%가 제2형 당뇨병이 완화되었다.

하버드 대학교 연구원이자 디지털 트윈 기술 전문가인 카우시크 벤카테시(Kaushik Venkatesh)는 임상시험이 1년 동안만 지속되었기 때문에 기술이 장기적으로 영향을 미칠지 여부를 판단할 수 없었다고 강조한다. 특히, 치료를 위해서는 환자가 앱과 빈번하고 정기적으로 상호 작용해야 하기 때문에 일부는 시간이 지남에 따라 집중력을 잃을 수 있고 다른 일부는 전혀 앱 사용을 시작하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

"치료에는 여러 센서, 여러 체크포인트, 앱과의 빈번한 상호 작용이 필요하다."라고 그는 말한다. "그러나 전반적으로 이는 유망한 발전이다. 혈당을 3% 낮추는 것은 상당히 인상적인 업적이다."

미래

팀은 더 많은 사람들이 자신의 개인화된 디지털 아바타에 액세스할 수 있도록 디지털 트윈 기술을 여러 국가에 도입할 계획이다.

"우리는 당뇨병과 같은 만성 질환이 더 이상 종신형이 아닌 관리 가능한 상태가 되는 미래를 보장하면서 의료 기술의 한계를 뛰어넘고 싶다."라고 샤만나는 말한다. "이 방법을 치료의 표준으로 확립할 수 있다면 당뇨병과 같은 질병을 전 세계적으로 관리하는 방법에 혁명을 일으킬 수 있다."