Son principe se fonde sur la combinaison d’algorithmes aptes à reconstituer l’anatomie ou la physiologie d’après les données des patients.
Dans l’optique de proposer une médecine plus personnalisée et plus prédictive, la mise au point d’un double numérique de chaque patient doit permettre de disposer de toutes les données qui lui sont relatives et d’adapter le traitement aux spécificités du patient. Son principe se fonde sur la combinaison d’algorithmes aptes à reconstituer l’anatomie ou la physiologie d’après les données des patients. En s’appuyant sur des modèles numériques (apprentissage automatique, modélisation multi-physiques), l’idée est d’intégrer plus d’intelligence (IA) au sein des systèmes d’aide à la décision clinique. Au-delà du geste technique réalisé sur le patient, il s’agit aussi d’appréhender le contexte global de l’environnement interventionnel et d’extraire des connaissances de la pratique chirurgicale à partir de l’ensemble des données numériques disponibles. Ces modèles permettent non seulement de mieux interpréter les images en direct, mais aussi d’anticiper les conséquences d’un traitement ou encore de planifier, simuler ou contrôler une intervention.