Human Digital Twins for pervasive healthcare: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human Digital Twins (HDTs) have recently emerged, especially in the context of healthcare. With the growing emphasis on preventive healthcare beyond diagnosis, pervasive sensing has become essential which enables continuous monitoring through real-world data captured from wearables and/or mobile devices. Objective: This scoping review investigates how pervasive sensing technologies have been utilized in the implementation of HDTs for healthcare, with a focus on understanding the twinning methods, identifying their advantages and limitations, and uncovering key challenges encountered in real-world applications. Methods: We proposed an analytical framework to examine how pervasive sensing technologies are utilized in the implementation of HDTs for personal health management. Using this framework, we conducted a comprehensive literature search across PubMed, Scopus, IEEE Xplore, Web of Science, and Google Scholar. Results: A total of 39 eligible papers were reviewed. We present an analysis of these studies and provide a discussion on the potential and limitations of HDTs in the context of pervasive healthcare. Conclusions: The key takeaway is that the integration of HDTs and pervasive sensing provides a foundation for realizing pervasive healthcare by enabling not one-time digital replication, but continuous and comprehensive monitoring of individuals, including their surrounding environments and behavioral changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».