Zusammenfassung - DT4PCP: Ein Digital-Twin-Framework für personalisierte Pflegeplanung angewendet auf die Behandlung von Typ-2-Diabetes

DT4PCP: Ein Digital-Twin-Framework für personalisierte Pflegeplanung angewendet auf die Behandlung von Typ-2-Diabetes

2025-07-10 14:39:32

{"Javad M Alizadeh","Mukesh K Patel","Huanmei Wu"}

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Dieser Aufsatz stellt das Digitale Zwillingsrahmenwerk für personalisierte Pflegeplanung (DT4PCP) vor, einen neuen Ansatz zur Bewältigung chronischer Erkrankungen, insbesondere von Typ-2-Diabetes (T2D). Das Rahmenwerk integriert Echtzeitpatientendaten mit Maschinenlernalgorithmen, um Notaufnahmen (ED) vorherzusagen und entsprechend angepasste Pflegestrategien zu entwickeln. Hauptfunktionen des DT4PCP sind: - Echtzeitvirtuelle Abbildung des Gesundheitszustands eines Patienten - Vorhersagemodelle für das Risiko von Notaufnahmen - Simulation verschiedener Interventionen - Personalisierte Pflegestrategien zur Reduzierung von Notaufnahmen - Integration sozialer Determinanten der Gesundheit (SDoH) und anderer kontextbezogener Daten Das DT4PCP-Rahmenwerk wird als DT4PCP-T2D zur Bewältigung von T2D implementiert. Es zeigt das Potenzial der Digital-Twin-Technologie, die Pflege chronischer Erkrankungen zu revolutionieren. Wesentliche Ergebnisse sind: - Vortrainierte Modelle prognostizieren Notaufnahmen mit hoher Genauigkeit - Wichtige Prädiktoren für Notaufnahmen sind SDoH, klinische Faktoren und Nutzungsmuster der Gesundheitsversorgung - DT4PCP-T2D identifiziert hochrisikobereite Patienten und gibt personalisierte Empfehlungen, um Notaufnahmen zu reduzieren Das Rahmenwerk bietet Echtzeit-und personalisierte Einblicke und unterstützt eine proaktive Krankheitsbewältigung. Es nützt Gesundheitsanbietern, Verwaltern, Politikern und Patienten durch: - Identifizierung hochrisikobereiter Patienten - Unterstützung gezielter Ressourcenzuweisung - Verbesserung klinischer Entscheidungsfindung - Förderung der Patientenzentrierung - Informierung von öffentlich健康的 Strategien - Verringerung unnötiger Notaufnahmen und Gesundheitskosten Die Studie hebt das Potenzial der DT-Technologie für personalisierte Medizin und die Bewältigung chronischer Erkrankungen hervor. Allerdings müssen Beschränkungen wie Datenschutzbedenken und der Bedarf an weiterer Forschung angegangen werden, um die reale Auswirkung zu optimieren.