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Model-driven engineering for digital twins: a graph model-based patient simulation application
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AI
DOI：10.3389/fphys.2024.1424931.png)
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摘要
En 中文
介绍患者的数字双胞胎是虚拟模型，可以创建数字患者副本，以在计算机上测试临床干预措施，而不会使真实患者面临风险。随着电子健康记录和传感器衍生的患者数据的可用性不断提高，数字双胞胎为医疗保健领域的应用提供了巨大的潜力。方法本文介绍了一种可扩展的全栈架构，用于由基于图形的模型驱动的患者模拟应用程序。该患者模拟应用程序使医疗从业人员和学员能够模拟重症脓毒症患者的轨迹。有向无环图用于对复杂的潜在因果途径进行建模，这些因果途径侧重于与危重疾病的前6小时相关的生理相互作用和药物作用。为了大规模实现脓毒症患者模拟，我们提出了一个具有三个核心组件的应用程序体系结构，一个跨平台的前端应用程序，临床医生和学员使用它来运行模拟，一个模拟引擎托管在云中的无服务器功能，执行所有的计算，和一个图形数据库，它承载着模拟引擎用来确定每个模拟的进展的图形模型。结果一个简短的案例研究被提出来证明所提出的模拟体系结构的可行性。讨论提出的病人模拟应用程序可以帮助培训未来的医疗保健专业人员，并且可以用来促进临床医生的床边决策。
Keyword:
digital twin
virtual patient simulation
graph model
full-stack application architecture
critical care
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.0W
被引数:
6.2W
机构
引用论文
The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care人工智能临床医生学习重症监护脓毒症的最佳治疗策略.png)
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