医療分野でのデジタルツインで可能になることは？個別化医療の実現やシミュレーション、倫理的・技術的課題点を徹底解説！

医療分野では、AIによる診断支援や予測モデルの活用が進む一方、患者一人ひとりに最適化された治療の実現可能性はまだ低いとされていました。しかし、デジタルツインによって臓器や生体機能を精密に再現し、治療介入後の変化まで予測できる技術として注目を集めています。

デジタルツインを活用すれば、手術前のバーチャル臓器でのシミュレーションや、個人データを基にしたバーチャル患者の構築、さらには新薬の効果検証や副作用の評価など高度なシミュレーションが可能になります。

この記事では、統計モデルと物理モデルの融合や世界モデルといった技術的背景を紐解きつつ、医療・ヘルスケア領域におけるデジタルツインの活用可能性と個別化医療の実現、そして現状の倫理的・技術的課題点について解説します。

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医療におけるデジタルツインとは？

医療におけるデジタルツインとは、患者個人の臓器、生理機能、あるいは病院全体のオペレーションをデジタル空間上に双子（ツイン）として再現する技術です。従来のCT/MRI画像による3Dモデル（静的データ）との決定的な違いは、「時間軸」と「生体反応」が含まれている点です。

ウェアラブルデバイスやIoTセンサーからのリアルタイムデータ、過去の診療記録、遺伝子情報などを統合し、「もしこの薬を投与したらどうなるか？」「この手術手順で血流はどう変化するか？」といった未来予測（シミュレーション）を可能にします。

医療でのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

医療にデジタルツインを活用する3つのメリット

• 個別化医療（プレシジョン・メディシン）の究極形
• 創薬・治験コストの劇的な削減
• 病院経営の最適化

平均的な統計データに基づく治療ではなく、その患者の「ツイン」で事前に投薬や手術をテストできます。そのため、副作用リスクを最小化し、治療効果を最大化可能です。

また、新薬開発において、対照群（プラセボ群）の一部をデジタルツインに置き換えることで被験者数や期間を大幅に圧縮可能です。そして、患者単位ではなく「病院全体」をツイン化することで、パンデミック時の動線シミュレーションやスタッフ配置の最適化などリソース管理の高度化が図れます。

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医療分野でのAIの限界とデジタルツインへの進化

医療分野では、AIによる予測技術が進化している一方で、個々の患者に最適化された診断・治療を行うには依然として限界があります。

その壁を突破するアプローチとして注目されているのがデジタルツインであり、AIの導入だけではクリアできない問題を解決する可能性を秘めています。

傾向としての予測は可能だが個別化はできない

AIによる膨大な医療データの解析は、疾患の発症リスクや治療反応の「傾向」を予測することが可能です。

しかし、予測というのは最適化ではありません。そのため、遺伝背景・生活習慣・臓器の状態が異なる個々の患者に対して、精密に結果を提示することは困難です。

腫瘍の増殖速度や薬剤の代謝、循環器の負荷といった患者固有の生体反応は平均的なデータセットからは再現できません。

こうした背景から、医療現場においてAIの予測は参考にはなりますが、最終判断には使えないという課題が指摘されています。

個別化医療（プレシジョン・メディシン）を実現するには、患者固有の臓器構造を再構築し、介入後の変化まで追跡できるデジタルツインへの進化が不可欠といえます。

新薬の効果検証は生きた患者でないと意味がない

新薬開発では、細胞実験や動物モデルで有望な結果が得られても、実際の人間の体内でどのように作用し、副作用がどの程度生じるのかについては、生体の複雑性を再現できない限り評価できません。

最終的な治療効果の検証は、臨床試験を経て明らかになるため、多くの候補薬はこの段階で失敗してしまいます。薬剤の吸収・分布・代謝・排泄（ADME）や遺伝子変異による反応性の違いなど、人間でしか現れない生理応答を統計モデルだけで再現することは不可能です。

生きた患者でないと新薬の効果検証ができないという課題は、AIだけに依存した予測やスクリーニングが限界を持つことを示しています。真に臨床で通用する薬効評価を行うには、患者個々の臓器構造・血流・代謝特性を精緻に再構築した「生きたモデル」としてのデジタルツインが求められます。

そのため、デジタル空間における生体反応の再現性が高まれば、臨床試験前の段階で薬効や副作用リスクを精密に予測でき、創薬の成功確率を押し上げる可能性があるのです。

AIの統計的予測→世界モデルとのハイブリットが必要

従来の医療AIは、膨大な症例データを基に相関関係を抽出し、統計的に起こりやすい未来を示すことを得意としてきました。しかし、患者ごとに異なる臓器構造・病態の進行メカニズム・薬剤反応といった因果性を理解するには、傾向の予測を超えた、推論能力が不可欠です。

ここで求められるのが、物理・生理・構造の変化を時間軸で理解し、介入後の状態変化を動的に再現できる世界モデル（World Model）との統合です。

世界モデルは、血流の変化、腫瘍の増殖、薬剤の拡散といった生体プロセスを因果関係として捉え、介入後のシナリオをシミュレーションとして生成できます。統計AIでは見落とされやすい個体差を反映できる点が特徴です。

今後の医療AIは、統計モデルによるマクロな予測と世界モデルによるミクロな生体シミュレーションを組み合わせたハイブリッド型へ進化することで、デジタルツインが追求する個別化医療の実現に近づくと考えられています。

デジタルツインが実現し得る個別化医療

デジタルツインは、患者ごとの臓器や生理データを再現し、治療介入の結果を事前にシミュレーションできる点で個別化医療を大きく前進させる中核的な技術です。

バーチャル臓器による手術のシミュレーション

デジタルツインによって構築されたバーチャル臓器は、患者固有のCT・MRIデータを基に、形状だけでなく血流・弾性・組織特性まで再現できます。これにより、術前の段階で以下のようなシミュレーションが可能です。

• 切除ラインをどこに置くべきか
• 血管への影響がどの程度発生するか
• デバイス選択で結果がどう変わるか

治療操作に応じて臓器がリアルタイムに変形・反応するシミュレーションが可能となるため、より精度の高い手術計画が立案できます。

特に、肝臓・心臓・脳といった高度な判断を要する領域では患者別のリスクシナリオを事前に把握できるため、デジタルツインには大きな価値があると言えます。

結果として、術中の出血や臓器損傷といったリスクを最小化し、患者ごとに最適化された低侵襲手術を実現します。

個人の生成データから構築したバーチャル患者で診断・治療

デジタルツイン上で構築されたバーチャル患者は、以下のような膨大な生成データを統合し、実際の患者と同様に反応する、デジタル上のもう一人の患者として構築されます。

これにより、医師は治療の前段階で薬剤投与がどのような生体反応を引き起こすかを事前にシミュレーションできます。

近年注目されているIn silico（インシリコ）創薬も、このバーチャル患者の概念と密接に関連しています。In silico（インシリコ）創薬もでは生体実験や動物モデルに頼らず、デジタル空間で薬剤の作用を検証するアプローチであり、開発期間の短縮やコスト削減に寄与します。

米国FDAをはじめとする規制当局も、特定の条件下でデジタルシミュレーションを臨床評価の補助データとして活用する動きを見せており、医療分野におけるデジタルツインの信頼性向上を後押ししています。

バーチャル患者で新薬の効果・副作用のリスクを検証

バーチャル患者を用いた新薬の検証では、個体差を精密に反映できる点で大きな革新をもたらします。患者ごとに異なる遺伝子背景や臓器の状態をデジタル空間に再構築することで、薬剤が体内をどのように移動し、どの組織に作用し、どの段階で副作用リスクが高まるかを立体的に把握できます。

これにより、臨床試験前の段階で、どの患者層に効果が高いか、副作用の可能性が高い遺伝子型はどれかといった具体的な洞察が得られます。

特に、重篤副作用のリスク評価は、実患者を対象にした臨床試験だけでは難しく、倫理的な制約も多い領域です。そのため、バーチャル患者を用いることで、投与量の変更や併用薬の組み合わせなど生体では実施できないシナリオを安全に検証できます。

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医療現場でデジタルツインが高度にシミュレーション・予測できる領域

医療分野では、デジタルツインの進化により、さまざまな領域で高度なシミュレーションと予測が可能になります。

腫瘍の遺伝子変異

腫瘍は医学上同じ種類であっても、患者ごとに異なる遺伝子変異を抱えており、その違いが薬剤反応性・増殖速度・再発リスクに影響します。

デジタルツインは、腫瘍細胞の遺伝子プロファイルを基に増殖パターンや転移の可能性をシミュレーションし、治療介入後の変化も時系列で予測可能です。特定の分子標的薬に対して腫瘍がどの程度縮小するか、耐性が生じるタイミングはいつかといったような個別の未来像を事前に把握できます。

例えば、スイスのバイオ医薬品会社であるCDR-Life社とバーチャルツインの最大手であるダッソー・システムズ社は、高度な選択的抗腫瘍免疫療法を開発しています。

さらに、AIが世界モデルと統合されることで、腫瘍微小環境の変化や免疫反応の強弱まで再現できるようになり、治療戦略の最適化に直結します。

これにより、患者ごとに最適な薬剤選択や投与スケジュールの設計が可能となり、がん領域の精密医療（プレシジョン・オンコロジー）を実現します。

心不全患者の心血管・循環器の変化

心不全は、心臓の収縮力・血流量・血管抵抗といった多層的な要因が複雑に影響するため、患者ごとに病態は異なります。心不全の領域でもデジタルツインを用いることで心臓の拍動リズムや循環動態を再現し、治療による変化を詳細にシミュレーションできます。

心臓は物理法則（流体力学・電気生理学）で再現しやすいため、最もデジタルツイン化が進んでいます。

例えば、薬剤投与による血圧・心拍の変動、心臓再同期療法（CRT）やペースメーカー調整の効果を数値的に検証し、最適な治療方針を事前に導き出すことが可能です。Siemens Healthineers社（シーメンス・ヘルスニアーズ社）では、既に心臓の電気的・物理的なモデルを構築し、治療の反応予測を行う技術を開発しています。

従来の循環器診療では、エコーや血液検査など点的なデータから状態を推定するしかありませんでしたが、デジタルツインは時間軸で変化する連続的な循環モデルを構築できます。

これにより、急性増悪の兆候や治療反応の遅れを早期に察知し、予防的介入につなげることが可能です。

ICU（集中治療室）における生命維持データ

ICUでは、人工呼吸器の設定・循環管理・鎮静レベル・血液ガス分析など、刻々と変化する膨大な生命維持データが収集されています。しかし、これらをリアルタイムに統合し、将来的な状態変化まで予測することは困難です。

デジタルツインは、ICU患者の呼吸・循環・代謝といった生理機能をデジタル空間に再構築し、介入ごとの予測結果をその場で提示することが可能です。

AIが世界モデルと連携することで、人工呼吸器の条件変更が酸素化や血液ガスに影響するのか、昇圧剤投与後の循環動態がどのように変わるかといった、予測的患者モニタリング（Predictive Patient Monitoring）に基づく次の一手を高精度にシミュレートできます。

これにより、集中治療室での手術中に起こり得る急変の兆候を早期に検出し、最適な治療戦略を選択できるようになります。

病院運営・設備管理（スマートホスピタル）

デジタルツインは患者個人の治療支援だけでなく、病院全体の運営・設備管理にも大きな価値をもたらします。多様なデータを統合することで、病院を一つの動的システムとして捉えることが可能です。

これにより、現場では把握しきれないボトルネックを可視化し、最適なリソース配分や患者動線の改善をシミュレーションできます。設備管理の面では、MRI・CT・人工呼吸器といった高額医療機器の稼働データをリアルタイムで監視し、故障の兆候を予測します。

また、院内エネルギーの管理や空調制御なども、デジタルツイン上で最適化でき、スマートホスピタル化に向けた包括的な運営が可能です。

結果として、医療のクオリティが向上し、運営効率の最大化を実現する次世代的な病院モデルが構築できるのです。

医療におけるデジタルツインの倫理的・技術的課題点

個別化医療を可能にするデジタルツインは、医療分野に大きな価値をもたらす一方で、AIを活用する上で避けて通れない課題も残されています。

個人医療データのプライバシー保護

デジタルツインでは、遺伝子情報から生体センサーの時系列データまで、極めてセンシティブな個人医療データを統合して構築されます。そのため、プライバシー保護は最も重要な前提条件です。

特に、患者の身体状態を高精度に再現するバーチャルモデルは、匿名化が不十分な場合だと個人が特定されるリスクを抱えています。

プライバシー保護は、医療とAIを統合する基盤としてなくてはならない要素です。そのため、この倫理的課題がクリアされていないことには、そもそもデジタルツインの活用は絵に描いた餅です。

AIのシミュレート・予測における説明可能性

デジタルツインが医療現場で活用されるためには、AIが示すシミュレーション結果や予測の理由・根拠を医師が説明できなければいけません。ブラックボックス的な判断では、医療安全の観点から受け入れられないでしょう。

薬剤反応の予測や手術リスクの評価といった臨床判断に直結する領域では、AIがどのデータを根拠に、どの因果関係を重視して結論に至ったのかが明示される必要があります。しかし、デジタルツインでは生理プロセスの動的シミュレーションが複雑化するため、説明の透明性が損なわれる懸念があります。

そのため、重要なパラメータや予測要因を可視化するダッシュボード、さらにはシナリオ比較やセンシティビティ分析など、医師が納得できる形でモデルの挙動を確認できる仕組みが求められます。

バーチャル患者の構築におけるインフォームド・コンセント

バーチャル患者の構築には、極めて個人的かつ高度な医療データが必要となります。そのため、患者自身もどの身体情報が医療に用いられるかを理解し、自発的に同意するプロセスが必要です。

デジタルツインにおいては分析対象となるデータが広範に及ぶため、データ利用の透明性が継続的に説明されなければいけません。

また、バーチャル患者は研究開発だけでなく、将来的には創薬支援や治療方針の最適化など幅広い用途で活用される可能性があります。この用途変更が発生する場合、改めて患者へ説明し、再同意を得ることも倫理的に必要です。

患者が自身のデータ利用状況を確認できるようなシステム構築に取り組むことが、デジタルツインに対する社会的信頼を築く上で欠かせません。

院内システムの横断的な連携

デジタルツインを医療現場で運用するには、院内の多様なデータソースをシームレスに統合する必要があります。

• 電子カルテ（EHR）
• 検査システム
• 放射線画像管理（PACS）
• 生体モニタリング機器
• 医療機器管理システム

しかし、実際の医療機関ではメーカーや年代の異なるシステムが混在し、データ形式も統一されていないことがほとんどです。そのため、横断的な連携の実現は容易ではないという技術的課題が残されます。

デジタルツインが患者の状態をリアルタイムに再現するためには、データの断片化を解消し、相互運用性を高める必要があります。

さらに、データ連携には高いセキュリティ基準とアクセス制御が求められます。医師・看護師・技師ごとに必要なデータ範囲は異なるため、適切な権限設定がなければ情報漏洩のリスクも生じます。

また、IoT化が進む医療機器からのストリーミングデータを安全に扱うためには、ゼロトラストアーキテクチャの導入も欠かせません。

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医療におけるデジタルツイン活用についてよくある質問まとめ

まとめ

デジタルツインは、医療における診断・治療・創薬・病院運営といった幅広い領域に新たな可能性をもたらす技術です。その価値は単に3Dモデルを表示することではなく、患者固有の生体反応を高度に再現し、治療介入の結果を事前に検証できる点にあります。

これは、従来の統計的AIでは到達し得なかった個別化医療の領域に踏み込むもので、臨床意思決定を根本から変えるポテンシャルを持っています。

一方で、デジタルツインを安全に活用するための倫理的・技術的課題も残されています。医療機関・研究機関・テクノロジー企業が協調し、倫理面と技術面の双方を整備しなければ、デジタルツインの実用化は不可能です。

昨今の医療分野では、AIと世界モデルが融合し、バーチャル臓器やバーチャル患者を中心とした精密シミュレーションが現実味を帯びつつあります。企業がこの領域に取り組むことは、単なるIT化ではなく未来の医療基盤づくりへの参画を意味します。