Making the case for digital twins: Italian healthcare needs AI-driven predictive modeling for personalized medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine seeks to tailor care by integrating genetic, clinical, and environmental data. Digital twins, dynamic, virtual replicas of patients that are updated with longitudinal information, represent a significant step in this direction. Enabled by artificial intelligence, they allow in silico experimentation to simulate therapies, disease trajectories, and adverse events, reducing risk and sharpening personalization. By bridging data and decisions, digital twins can promote earlier diagnosis, targeted treatments, and faster drug discovery, supporting a shift from reactive to predictive and participatory care. Nonetheless, challenges surrounding data integration, privacy, regulation, and equity persist and necessitate collaborative solutions. This viewpoint examines the opportunities and system-level requirements to integrate digital twins into Italian healthcare. Digital twins redefine medicine by turning episodic encounters into continuous, adaptive care. They can anticipate clinical events, simulate individualized treatments, and support shared decision-making, advancing the vision of predictive, preventive, personalized, and participatory medicine. Realizing this potential requires robust governance, interoperable infrastructures, and clinician training, alongside ethical frameworks that protect autonomy and fairness. Public-private partnerships and international collaboration will be crucial for the responsible, inclusive, and transparent adoption of these initiatives. Ultimately, digital twins inaugurate a paradigm in which simulation and clinical reality converge, fostering innovation that is both scientifically rigorous and deeply human.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle