Milyonlarca dolarlık uçaklar, elektrikli ve içten yanmalı otomobiller ve savaş gemileri üretilirken dijital ikizi çıkarmak riskleri hesaplamada maliyeti düşürmede etkili oluyor. Dijital ikizler olası sağlık riski, ilaçların tasarımıyla ömrümüzün uzamasına katkı sağlıyor

İnsan yaşam süresinin uzatılması, tıp ve teknolojinin kesişim noktasında yer alan en önemli araştırma alanlarından biri. Dijital ikiz teknolojisi, bireylerin fiziksel ve fizyolojik verilerinin dijital ortamda modellenmesi yoluyla kişiselleştirilmiş tıbbi müdahaleler ve yaşam tarzı optimizasyonları sunarak bu hedefe ulaşmada devrim niteliğinde olanaklar sunuyor. Tüm bu yetenekler yapay zeka teknolojisiyle giderek arttı.
Gelişen dijital teknolojiler, insan sağlığını optimize etmek ve yaşam süresini uzatmak için yeni fırsatlar sunuyor. Dassault Systemes'in 3DEXPERIENCE platformu ve dijital ikiz (digital twin) teknolojisi, tıp alanında kişiselleştirilmiş çözümler üreterek hastalıkların erken teşhisini, tedavi süreçlerinin optimizasyonunu ve yaşlanmanın yavaşlatılmasını mümkün kılıyor.

TÜM VÜCUDUMUZUN SANAL KOPYASI
Dijital ikiz, fiziksel bir varlığın (bir organ, hatta tüm insan vücudu) sanal bir kopyası. Bu model, gerçek zamanlı verilerle beslenerek hastanın sağlık durumunu simüle edebilir, olası riskleri öngörebilir ve kişiye özel tedaviler geliştirebiliyor. Dassault Systemes'in BIOVIA ve SIMULIA çözümleri, insan vücudunun dijital ikizini oluşturmak için kullanılıyor. Örneğin, bir hastanın kalbinin dijital ikizi, elektriksel aktivitesi ve kan akışıyla birlikte modellenerek, kalp krizi riski önceden tahmin edilebiliyor. Sonuçta bu modellemeler insan ölümlerinin önemli bölümünü oluşturuyor. Bu riski öngörmek büyük bir avantaj sağlıyor.

YAPAY ZEKA ETKİSİYLE ÇÖZÜM
Yapay zeka (AI), dijital ikizlerin gücünü daha da artırıyor. Makine öğrenmesi algoritmaları, dijital ikizden gelen verileri analiz ederek: Hastalık risk skorları oluşturuyor, optimum tedavi planlarını öneriyor, hatta gen terapisi gibi yenilikçi yöntemlerin simülasyonunu yapıyor.
Dassault Systemes, 3DEXPERIENCE platformunu AI ile entegre ederek, örneğin Alzheimer gibi nörodejeneratif hastalıkların ilerlemesini yavaşlatacak çözümler üzerinde çalışıyor. Dijital ikiz, hastalıkların semptomlar ortaya çıkmadan önce tespit edilmesini mümkün kılıyor. Platformun yapay zeka algoritmaları, veri değişimlerini analiz ederek riskleri önceden belirler: Kardiyovasküler Hastalıklar: Kalp ritmi değişimleri, kan basıncı dalgalanmaları ve lipid profili değişimleri analiz edilerek kalp krizi riski önceden hesaplanır.

ERKEN TEŞHİS VE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ TIP
Geleneksel tıp, genellikle standart tedavi protokolleri uygular. Oysa dijital ikiz teknolojisi, her hastanın biyolojik yapısını ayrı ayrı analiz ederek kişiselleştirilmiş tıp anlayışını güçlendiriyor. Dassault Systemes'in 3DEXPERIENCE platformu, hastanın genetik verileri, yaşam tarzı ve çevresel faktörlerini bir araya getiriyor. Örneğin, bir kanser hastasının tümörünün dijital ikizi oluşturularak, hangi ilaç kombinasyonlarının en etkili olacağı test edilebiliyor. Böylece, deneme- yanılma yöntemi ortadan kalkıyor ve tedavi süreci hızlanıyor. Modern tıp, tedavi edici yaklaşımlardan ziyade önleyici ve kişiselleştirilmiş tıp modellerine doğru hızla evrilmektedir. Bu dönüşümün merkezinde, bireylerin benzersiz biyolojik, genetik ve yaşam tarzı özelliklerini dikkate alan dijital ikiz teknolojisi yer almaktadır. Dijital ikiz, fiziksel bir varlığın dijital ortamda gerçek zamanlı olarak modellenmesi ve simülasyonu.

BİYOMETRİK VERİLER GÜVENDE TUTULUYOR
İnsan dijital ikizinin oluşturulması, çok katmanlı veri toplama sürecini gerektiriyor. Kalp ritmi, kan basıncı, vücut sıcaklığı, solunum hızı gibi temel yaşamsal belirtiler sürekli olarak giyilebilir cihazlar aracılığıyla toplanıyor.
Bireyin genetik yapısı, hastalık predispozisyonları, ilaç metabolizması ve yaşlanma eğilimleri hakkında kritik bilgiler sağlıyor.
MRI, CT, ultrason gibi görüntüleme teknikleriyle elde edilen anatomik ve fonksiyonel veriler, organların 3D modellerinin oluşturulmasında kullanılıyor.
Kan, idrar ve diğer biyolojik örneklerden elde edilen biyokimyasal veriler, metabolik durumun değerlendirilmesinde kritik rol oynuyor.
Beslenme alışkanlıkları, fiziksel aktivite düzeyi, uyku kalitesi, stres seviyesi gibi yaşam tarzı faktörleri.
Toplanan veriler, karmaşık matematiksel modeller ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak işleniyor. Bu süreç, bireyin mevcut sağlık durumunu yansıtan ve gelecekteki sağlık senaryolarını öngörebilen dinamik bir model oluşturuyor.

SÜREÇ NASIL İŞLEYECEK
1 Anatomik Modelleme CATIA kullanılarak, tıbbi görüntüleme verilerinden hareketle organların ve sistemlerin detaylı 3D modelleri oluşturulur. Bu modeller, gerçek anatomik yapıları mikron düzeyinde hassasiyetle yansıtır.
2 Fizyolojik Simülasyon SIMULIA'nın ileri simülasyon yetenekleri ile kalp atışından nöral aktiviteye, metabolik süreçlerden hücresel düzeydeki etkileşimlere kadar geniş bir yelpazede fizyolojik süreçler modellenir.
3 Veri Entegrasyonu ENOVIA platformu üzerinden, farklı kaynaklardan gelen veriler merkezi bir veri tabanında toplanır ve yapılandırılır. Bu sistem, veri güvenliği ve gizliliği için gerekli koruma mekanizmalarını sağlar.
4 Dinamik Güncelleme Gerçek zamanlı veri akışı ile dijital ikiz sürekli güncellenir, böylece mevcut sağlık durumunu her zaman doğru şekilde yansıtır.

YAŞAM SÜRESİNİ UZATAN UYGULAMALAR
Kanser Teşhisi: Hücresel değişimler ve tumor belirteçlerindeki artışlar erken evrede tespit edilir.
Nörodejeneratif Hastalıklar: Alzheimer ve Parkinson gibi hastalıkların erken belirtileri, bilişsel testler ve nöral aktivite analizleri ile öngörülür.
Kişiselleştirilmiş Tedavi Planları Her bireyin genetik profili ve metabolik özellikleri dikkate alınarak optimize edilmiş tedavi protokolleri geliştirilir:
İlaç Dozaj Optimizasyonu: Genetik varyasyonlar ve metabolik hız dikkate alınarak optimal ilaç dozları belirlenir.
Yan Etki Öngörüsü: Potansiyel ilaç etkileşimleri ve yan etkiler önceden simüle edilir.
Tedavi Yanıt Tahmini: Farklı tedavi seçeneklerinin etkinliği model üzerinde test edilir.
Yaşam Tarzı Optimizasyonu

ABD'DEKİ MODEL UYDU YARIŞMASINA TEKNOFEST TAKIMLARI DAMGA VURDU
ABD'de gerçekleştirilen uluslararası Can- Sat Model Uydu Tasarım ve Fırlatma Yarışması'nda TEKNOFEST takımları önemli dereceler elde etti. Gazi Üniversitesi'nden Apastron takımı yarışmayı ikinci sırada tamamlarken, Çankaya Üniversitesi'nden CanBEE takımı dördüncülüğü elde etti.
Amerikan Astronomi Topluluğu (AAS) ve Amerikan Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi (NASA) tarafından ABD'de gerçekleştirilen yarışmada Arjantin'den SEDS ITBA takımı birincilik elde ederken, Türkiye'den Apastron takımı ikinciliğin sahibi oldu. Üçüncülüğü Tayvan'dan Gemini Supernova takımı kazanırken, Türkiye'den CanBEE takımı ise yarışmayı dördüncü sırada tamamladı. Böylece Türkiye, yarışmada ilk dörde giren iki takımıyla dikkat çekerken, bu sonuç Türk gençlerinin uzay ve havacılık alanındaki yetkinliğini ve uluslararası platformlardaki rekabet gücünü bir kez daha gözler önüne serdi.