Nurse and digital twin: a new paradigm of palliative care

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A digital twin is a virtual copy of a real object or system that is constantly connected to the original and updated based on its data. In healthcare, this technology opens new possibilities for personalized medicine, especially in palliative care. The article examines the application of digital twins in palliative medicine and their impact on nursing practice. The main areas of application include: continuous monitoring of patient conditions, predictive models of deterioration, personalization of care and treatment, improvement of communication between treatment participants. However, the implementation of digital twins is associated with ethical challenges, including issues of data privacy, algorithmic bias and preservation of humanity in care. For nurses, the emergence of digital twins means not replacement, but transformation of the professional role – from executors of routine tasks to coordinators of high-tech and human-centered care. Successful integration of these technologies requires personnel training, ethical regulation and preservation of compassionate care values.

About the authors

Daniil P. Seliverstov

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University» of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: daniilseliverstov766@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-9828-9453
SPIN-code: 9520-3839

2nd year student of Faculty of Dentistry

 

Russian Federation, St. Petersburg

Pavel V. Seliverstov

Federal State Budgetary Military Educational Institution of Higher Education «S.M. Kirov Military Medical Academy» of the Ministry of Defense of the Russian Federation

Email: seliverstov-pv@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
SPIN-code: 6166-7005

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the 2nd Department

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Khan S., Kandukuri D.K., Subramaniyan E.U. et al. Harnessing the untapped potential of digital twin technology in digital public health interventions. Explor Digit Health Technol. 2023; 1 (1): 11–16. DOI: https://doi.org/10.37349/edht.2023.00003.
  2. Lazarev A.V., Kalininskaya A.A. Digital healthcare and digital twins as its components: systematic review. Russian Open Medical Journal. 2025; 14 (1): e0104.
  3. Popa E.O., van Hilten M., Oosterkamp E. et al. The use of digital twins in healthcare: socio-ethical benefits and socio-ethical risks. Life Sci Soc Policy. 2021; 17 (1): 6. DOI: https://doi.org/10.1186/s40504-021-00113-x.
  4. Bruynseels K., Santoni de Sio F., van den Hoven J. Digital Twins in Health Care: Ethical Implications of an Emerging Engineering Paradigm. Front Genet. 2018; 9: 31. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00031.
  5. Sun T., He X., Li Z. Digital twin in healthcare: recent updates and challenges. Digit Health. 2023; 9: 20552076221149651. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076221149651.
  6. Гриневич В.Б., Крюков В.Б., Минаков Е.П. и др. Роль цифровых двойников в терапевтическом сопровождении пациентов. Врач. 2025; 36 (6): 46–50. [Grinevich V.B., Kryukov V.B., Minakov E.P. et al. The role of digital twins in the therapeutic support of patients. Vrach. 2025; 36 (6): 46–50. (in Russ)].
  7. Drummond D., Gonsard A. et al. Patient digital twins: an introduction based on a scoping review. medRxiv. 2024. DOI: https://doi.org/10.1101/2024.02.20.24303096.
  8. Jeon M., Jeon H., Kim S. Targeted digital health intervention in end-of-life and hospice care: a scoping review. J Adv Nurs. 2025; 81 (3): e16734. DOI: https://doi.org/10.1111/jan.16734.
  9. Cloß K., Verket M., Müller-Wieland D. et al. Application of wearables for remote monitoring of oncology patients: A scoping review. Digit Health. 2024; 10: 20552076241233998. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076241233998.
  10. Vallée A. Digital twin for healthcare systems. Front Digit Health. 2023; 5: 1253050. DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1253050.
  11. Grieb N., Schmierer L., Kim H.U. et al. A digital twin model for evidence-based clinical decision support in multiple myeloma treatment. Front Digit Health. 2023; 5: 1324453. DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1324453.
  12. Huang P.H., Kim K.H., Schermer M. Ethical Issues of Digital Twins for Personalized Health Care Service: Preliminary Mapping Study. J Med Internet Res. 2022; 24 (1): e33081. DOI: https://doi.org/10.2196/33081.
  13. Booth R.G., Strudwick G., McBride S. How the nursing profession should adapt for a digital future. BMJ. 2021; 373: n1190. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n1190.
  14. Kamel Boulos M.N., Zhang P. Digital twins: from personalised medicine to precision public health. J Pers Med. 2021; 11 (8): 745. DOI: https://doi.org/10.3390/jpm11080745.
  15. Селиверстов П.В. Психология адаптации пациентов к использованию искусственного интеллекта при проведении скрининга хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский Совет. 2024; (23): 266–272. [Seliverstov P.V. Psychology of patient adaptation to the use of artificial intelligence in screening for chronic noncommunicable diseases. Meditsinskiy Sovet. 2024; (23): 266–272. (in Russ)]. DOI: https://doi.org/10.21518/ms2024-551.
  16. Bruynseels K., Santoni de Sio F., van den Hoven J. Digital twins in health care: ethical implications of an emerging engineering paradigm. Front Genet. 2018; 9: 31. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00031.
  17. Pavic M., Klaas V., Theile G. et al. Feasibility and Usability Aspects of Continuous Remote Monitoring of Health Status in Palliative Cancer Patients Using Wearables. Oncology. 2020; 98 (6): 386–395. DOI: https://doi.org/10.1159/000501433.
  18. Селиверстов П.В. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский Совет. 2024; 18 (5): 312–319. [Seliverstov P.V. Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence during medical examination. Meditsinskiy Sovet. 2024; 18 (5): 312–319. (in Russ)]. DOI: https://doi.org/10.21518/ms2024-072.
  19. Bradford N.K., Caffery L.J., Smith A.C. Telehealth services in rural and remote Australia: a systematic review of models of care and factors influencing success and sustainability. Rural Remote Health. 2016; 16 (4): 4268. PMID: 27817203.
  20. Strudwick G., Booth R.G., Bjarnadottir R. et al. The impact of artificial intelligence on nursing: prioritizing ethical considerations and nurse input. Online J Issues Nurs. 2023; 28 (2). DOI: https://doi.org/10.3912/OJIN.Vol28No02PPT01.
  21. Vallee A. Envisioning the Future of Personalized Medicine: Role and Realities of Digital Twins. J Med Internet Res. 2024; 26: e50204. DOI: https://doi.org/10.2196/50204.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».