Framework di Digital Twin nel diabete di tipo 1: Metodologie e sfide attuali

Il diabete mellito di tipo 1 (T1DM) è una malattia cronica di origine autoimmune, caratterizzata dalla distruzione delle cellule β pancreatiche e dalla conseguente carenza di insulina. Questa condizione altera il metabolismo del glucosio e richiede un monitoraggio continuo della glicemia, insieme a un costante adattamento della terapia insulinica. Negli ultimi anni, le tecnologie per il monitoraggio e la somministrazione dell’insulina hanno compiuto notevoli progressi, permettendo di raccogliere una grande quantità di dati in tempo reale e di gestire la malattia in modo sempre più personalizzato. Tra gli approcci più moderni si distingue il Digital Twin (DT), un modello virtuale che riproduce il comportamento del paziente reale e si aggiorna costantemente con i suoi dati, offrendo una nuova prospettiva per comprendere e controllare il metabolismo glucosio–insulina. Questa tesi analizza lo stato dell’arte delle principali metodologie sviluppate per la realizzazione di Digital Twin applicati al T1DM, approfondendo la struttura dei modelli, le strategie di personalizzazione e i criteri di validazione. Sono stati esaminati dieci studi che illustrano l’evoluzione del campo: dai modelli fisiologici iniziali, ai sistemi decisionali e adattivi, fino agli approcci data-driven di nuova generazione. Dall’analisi emerge una chiara tendenza verso modelli sempre più personalizzati e capaci di adattarsi ai dati reali dei pazienti. Tuttavia, rimangono alcune criticità legate alla qualità dei dati, alla verifica clinica dei modelli e agli aspetti etici e regolatori. Nel complesso, il Digital Twin rappresenta un passo importante verso una medicina più predittiva e personalizzata, orientata a migliorare il controllo metabolico e la qualità di vita delle persone con diabete di tipo 1.