個人のデータを使ったモデルで予測できると示されているのは、食事のあとの血糖値の反応です。10年後の発症確率を個人ごとに示せることは、まだ確かめられていません。デジタル・ツインとは、現実の対象の構造・状況・振る舞いを模した仮想の情報のまとまりで、現実のデータで更新され、予測に使われるものです（米国ナショナル・アカデミーズの説明資料）。
しかし、年に一度の健康診断の数値と何が違うのか、予測の数字をどこまで信じてよいのかという疑問が残ります。
この記事は、健診の数値との違い、デジタル・ツインの成り立ち、使うデータ、2つのシナリオの順に並べます。
健診の数値は、検査を受けた時点の状態を示す
10年後の状態は、遺伝、日々の生活習慣、予期しない出来事が関わるため、現在の数値だけからは読み取れません。健康診断の数値が示すのは、検査を受けた時点の状態です。
生活習慣を一時的に改めた効果が長い期間でどう出るかも、年に一度の数値だけでは追いにくいと思います。
デジタル・ツインは、設備の管理で使われてきた方法を健康に当てはめる構想
デジタル・ツインは、ジェットエンジンや生産ラインのような高価な設備の管理で使われてきた方法を、人の健康に当てはめたものです。健康への応用は、これから根拠を積む段階にあります。
製造業では、設備の温度や振動のデータを仮想モデルに取り込み、部品が壊れる時期を予測します。生産ラインでは、設備を入れる前に仮想のラインを動かして、滞る箇所を探します。航空機では、センサーの情報を取り込んだ仮想モデルが燃費の最適化に使えるとされています（ナショナル・アカデミーズ）。ナショナル・アカデミーズの説明資料は、デジタル・ツインをめぐる宣伝が、成功の根拠を上回っていると述べています。
健康の分野では、追跡した健康指標や生活習慣の指標に合わせて調整され続ける、個人向けの仮想の患者モデルが構想されています。材料になるのは、ウェアラブル、持続血糖測定器（CGM）、データの解析です。AIによる解析でこれらの情報を統合し、個人の身体をモデル化する、という説明があります。この統合は、個人の10年後の予測では確かめられていません。
2024年に、市販のウェアラブルの精度を調べたシステマティックレビュー群をまとめたレビューでは、心拍数の平均の偏りは±3%でした。睡眠時間は実際より長く出る傾向があり、平均絶対誤差は10%を超えるのが典型的でした（Doherty ら、Sports Medicine）。CGMは、細胞のあいだの液に含まれるブドウ糖の濃度を、数分ごとに推定します（NIDDK）。
血糖値、遺伝子、生活習慣の3種類を組み合わせるという説明
血糖値は食事への身体の反応を、遺伝子は受け継いだ情報を、生活習慣は日々の行動を表します。この3種類を組み合わせて精度を上げる、という説明があります。
連続的な生体データ：血糖値
血糖値は、何を食べたあとにどう動くかを示す指標です。2015年に Cell に載った研究は、800人の1週間の血糖値と46,898食への反応を記録し、同じ食事でも反応に大きな個人差があることを示しました（Zeevi ら）。
血液検査値、食習慣、体格、運動、腸内細菌の情報から食後の血糖値の反応を予測するモデルがつくられ、別の100人でその予測が検証されました。予測に基づく食事の介入では、食後の血糖値の反応が有意に低くなりました。この研究が予測したのは、食後の血糖値の反応です。
静的データ：遺伝子情報
遺伝子は、両親から1つずつ受け継ぐ情報です（MedlinePlus）。乳糖を分解する酵素の働きは遺伝子の違いで変わり（MedlinePlus）、薬への反応も遺伝情報で予測できる場合があります（NHGRI）。デジタル・ツインでは、これを生活が変わっても動かない基盤の値として入れる、という考え方です。
動的データ：生活習慣
食事の内容、運動の強度と頻度、睡眠の時間と質、精神的なストレスの程度が、身体に影響する変動要因です。スマートフォンのアプリなどで記録し、行動が健康状態に与える影響を分析するのに使います。同じ遺伝的特性でも、これらの要因によって状態やその後の変化が変わる、という説明です。
生活を変えた場合の将来を試算するという構想
今の生活を続けた場合と、生活を変えた場合を並べて比べるのが、デジタル・ツインの使い方です。検査結果の一覧に時間軸を加えた、動的なシミュレーションという構想です。予測の数字は構想の段階のものです。
現状維持シナリオの予測
次の数字は、構想を説明するための仮の例です。「現在の食事と運動を続けると、7年後に2型糖尿病を発症する確率は75%、心血管疾患のリスクは40%上がる」という形の予測を出します。漠然とした不安を、確率と時間軸のある数字に置き換えるのが狙いです。
介入シナリオの効果検証
仮の例では、「毎日のウォーキングを30分追加し、夕食の炭水化物を20%減らす」と、7年後の発症確率が15%に下がり、心血管疾患のリスク上昇も抑えられる、という結果になります。複数の介入策を事前に比べて、効果が大きく続けやすい計画を選ぶのが、この考え方の狙いです。
デジタル・ツインを使った介入の結果としては、2021年の学会抄録に報告があります（Shamanna ら、Journal of the Endocrine Society）。CGMとAIを使う「全身のデジタル・ツインによる精密治療」の初期分析で、患者23人の4週間後のHbA1cは、平均8.5%から6.8%に下がりました。8人（35%）は、HbA1cの改善と抗糖尿病薬の中止という目標を達成しました。ランダム化比較試験の途中の解析で、抄録には対照群との比較が書かれていません。筆頭著者は治療を開発した会社の所属です。
生活の変更の効果は、別の大規模試験でも示されています。糖尿病の手前の段階（耐糖能異常）にある3,234人を3群に分けた試験で、体重を7%減らし、早歩き程度の運動を週150分以上行う生活介入群は、2型糖尿病の発症率が58%下がりました（メトホルミン群は31%）（Diabetes Prevention Program Research Group、Diabetes Care、2002年）。生活介入群の目標は、体重7%減と週150分の運動でした。
測れる行動から始める
生活の選択が将来の糖尿病の発症率に影響することは、糖尿病の手前の段階にある人を対象にした大規模試験で示されています。デジタル・ツインは、この影響を個人ごとの数字で見せる構想です。
健康は、お金や時間を生かすための基本になると思います。血糖値が気になる場合や、糖尿病の治療中の場合は、医師に相談してください。そのうえで、食事内容の記録や日常の運動量の増加といった、測れる行動から始めてみてはいかがでしょうか。
