Apply Biomedical Implantation to Digital Twins: Active Tracking and Predictive Upkeep of Intrinsic Health Devices and Sensors
Notice bibliographique
Résumé
The combination of biomedical implantation technologies and digital twin (DT) systems represents an upheaval into the era of personalized health-caring and medical equipment management. In light of continuous rise of implantable biomedical devices and sensors for health monitoring related physiological parameters, long-term functionality of such implantable devices and sensors, biocompatibility and predictive maintenance have become critical. This study presents a new digital twin-based scheme for biomedical implantable systems that would support live health monitoring, fault detection, and preventive maintenance of the implanted devices. A virtual twin of each implanted device - fused with sensor data streams and physiological responses - better enables uninterrupted monitoring of device behavior, patient-specific health indicators and the contextual risks associated with them. A machine learning based system has been proposed that uses neural networks (NN) to process data in real time from implants, including, for example, neuro-stimulators or pacemakers, or other types of implants, e.g., an insulin pump or biosensor. These digital twins continuously adjust in response to variations in device performance and patient health and provide clinicians and biomedical engineers with actionable information to enable early interventions or optimize performance. In addition, predictive maintenance elements of the framework predict possible degradation, calibration requirement or power drain so that corrective action is taken in time and without breaking into the system. The architecture enables secure cloud-edge data fusion and has been developed with strong adherence to (medical) data standards (e.g., HL7, FHIR), enabling data interoperability and patient safety. Simulation studies and case applications reveal that the fusion of digital twins with biomedical implants leads to increased monitoring accuracy, higher implant reliability, comprehensive individual health analysis, and better patient management. The research presented in this article lays the groundwork for intelligent, self-aware medical devices in smart environments for healthcare, which could enable a proactive, patient-centered care facilitated by cyber-physical systems. The results have significant implications for prospective advances in telehealth, AI-driven diagnostics, deeper understanding of the human brain and next-generation bio-interfaces.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».