Медсестра и цифровой двойник: новая парадигма паллиативного ухода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цифровой двойник – это виртуальная копия реального объекта или системы, которая постоянно связана с оригиналом и обновляется на основании его данных. В здравоохранении эта технология открывает новые возможности для персонализированной медицины, особенно в паллиативной помощи. Статья рассматривает применение цифровых двойников в паллиативной медицине и их влияние на сестринскую практику. Основными направлениями применения являются: непрерывный мониторинг состояния пациентов, предиктивные модели ухудшения, персонализация ухода и лечения, улучшение коммуникации между участниками лечебного процесса. Вместе с тем внедрение цифровых двойников сопряжено с этическими вызовами, включая вопросы приватности данных, алгоритмической предвзятости и сохранения человечности ухода. Для медицинских сестёр появление цифровых двойников означает не замену, а трансформацию профессиональной роли – от исполнителей рутинных задач к координаторам высокотехнологичной и человекоориентированной помощи. Успешная интеграция этих технологий требует подготовки кадров, этического регулирования и сохранения ценностей сострадательного ухода.

Об авторах

Даниил Павлович Селивёрстов

ФГБОУ ВО ПСПбГМУ им. И.П. Павлова Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: daniilseliverstov766@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-9828-9453
SPIN-код: 9520-3839

студент 2 курса, стоматологический факультет

Россия, Санкт-Петербург

Павел Васильевич Селивёрстов

ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» МО РФ

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
SPIN-код: 6166-7005

кандидат медицинских наук, доцент, доцент 2 кафедры (терапии усовершенствования врачей), ответственный за координацию научной работы кафедры

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Khan S., Kandukuri D.K., Subramaniyan E.U. et al. Harnessing the untapped potential of digital twin technology in digital public health interventions. Explor Digit Health Technol. 2023; 1 (1): 11–16. DOI: https://doi.org/10.37349/edht.2023.00003.
  2. Lazarev A.V., Kalininskaya A.A. Digital healthcare and digital twins as its components: systematic review. Russian Open Medical Journal. 2025; 14 (1): e0104.
  3. Popa E.O., van Hilten M., Oosterkamp E. et al. The use of digital twins in healthcare: socio-ethical benefits and socio-ethical risks. Life Sci Soc Policy. 2021; 17 (1): 6. DOI: https://doi.org/10.1186/s40504-021-00113-x.
  4. Bruynseels K., Santoni de Sio F., van den Hoven J. Digital Twins in Health Care: Ethical Implications of an Emerging Engineering Paradigm. Front Genet. 2018; 9: 31. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00031.
  5. Sun T., He X., Li Z. Digital twin in healthcare: recent updates and challenges. Digit Health. 2023; 9: 20552076221149651. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076221149651.
  6. Гриневич В.Б., Крюков В.Б., Минаков Е.П. и др. Роль цифровых двойников в терапевтическом сопровождении пациентов. Врач. 2025; 36 (6): 46–50. [Grinevich V.B., Kryukov V.B., Minakov E.P. et al. The role of digital twins in the therapeutic support of patients. Vrach. 2025; 36 (6): 46–50. (in Russ)].
  7. Drummond D., Gonsard A. et al. Patient digital twins: an introduction based on a scoping review. medRxiv. 2024. DOI: https://doi.org/10.1101/2024.02.20.24303096.
  8. Jeon M., Jeon H., Kim S. Targeted digital health intervention in end-of-life and hospice care: a scoping review. J Adv Nurs. 2025; 81 (3): e16734. DOI: https://doi.org/10.1111/jan.16734.
  9. Cloß K., Verket M., Müller-Wieland D. et al. Application of wearables for remote monitoring of oncology patients: A scoping review. Digit Health. 2024; 10: 20552076241233998. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076241233998.
  10. Vallée A. Digital twin for healthcare systems. Front Digit Health. 2023; 5: 1253050. DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1253050.
  11. Grieb N., Schmierer L., Kim H.U. et al. A digital twin model for evidence-based clinical decision support in multiple myeloma treatment. Front Digit Health. 2023; 5: 1324453. DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1324453.
  12. Huang P.H., Kim K.H., Schermer M. Ethical Issues of Digital Twins for Personalized Health Care Service: Preliminary Mapping Study. J Med Internet Res. 2022; 24 (1): e33081. DOI: https://doi.org/10.2196/33081.
  13. Booth R.G., Strudwick G., McBride S. How the nursing profession should adapt for a digital future. BMJ. 2021; 373: n1190. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n1190.
  14. Kamel Boulos M.N., Zhang P. Digital twins: from personalised medicine to precision public health. J Pers Med. 2021; 11 (8): 745. DOI: https://doi.org/10.3390/jpm11080745.
  15. Селиверстов П.В. Психология адаптации пациентов к использованию искусственного интеллекта при проведении скрининга хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский Совет. 2024; (23): 266–272. [Seliverstov P.V. Psychology of patient adaptation to the use of artificial intelligence in screening for chronic noncommunicable diseases. Meditsinskiy Sovet. 2024; (23): 266–272. (in Russ)]. DOI: https://doi.org/10.21518/ms2024-551.
  16. Bruynseels K., Santoni de Sio F., van den Hoven J. Digital twins in health care: ethical implications of an emerging engineering paradigm. Front Genet. 2018; 9: 31. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00031.
  17. Pavic M., Klaas V., Theile G. et al. Feasibility and Usability Aspects of Continuous Remote Monitoring of Health Status in Palliative Cancer Patients Using Wearables. Oncology. 2020; 98 (6): 386–395. DOI: https://doi.org/10.1159/000501433.
  18. Селиверстов П.В. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский Совет. 2024; 18 (5): 312–319. [Seliverstov P.V. Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence during medical examination. Meditsinskiy Sovet. 2024; 18 (5): 312–319. (in Russ)]. DOI: https://doi.org/10.21518/ms2024-072.
  19. Bradford N.K., Caffery L.J., Smith A.C. Telehealth services in rural and remote Australia: a systematic review of models of care and factors influencing success and sustainability. Rural Remote Health. 2016; 16 (4): 4268. PMID: 27817203.
  20. Strudwick G., Booth R.G., Bjarnadottir R. et al. The impact of artificial intelligence on nursing: prioritizing ethical considerations and nurse input. Online J Issues Nurs. 2023; 28 (2). DOI: https://doi.org/10.3912/OJIN.Vol28No02PPT01.
  21. Vallee A. Envisioning the Future of Personalized Medicine: Role and Realities of Digital Twins. J Med Internet Res. 2024; 26: e50204. DOI: https://doi.org/10.2196/50204.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».