Neko u San Francisku upravo otvara aplikaciju na svom laptopu. Pred njim je detaljna simulacija srca – ne crtani prikaz iz udžbenika, nego dinamičan, funkcionalan model koji kuca, šalje krv, reaguje na stres, oporavlja se od udara. Taj model nije generički. To je tačno njegovo srce, sa svim anatomskim specifičnostima, propustima, naslednim faktorima i stilom života. Doktor ne komentariše stanje srca pacijenta – komentiše stanje digital twin (digitalnog blizanca) koji radi u realnom vremenu na osnovu sveobuhvatnih podataka svog fizičkog originala.

U drugoj priči, negde u Minesoti, majka seda za kompjuter godinu dana posle smrti oca njene dece. Na ekranu se pojavljuje avatar koji govori njegovim glasom, odgovara na pitanja sa poznavanjem koje je karakteristično za njega, citira uspomene. Ona zna da to nije on. Ali – da li taj digitalni dvojnik sme da postoji bez jasnog pravnog statusa? Da li ga naslednici smeju koristiti? Da li kompanija koja ga je napravila ima vlasništvo nad njim? Ko ga može isključiti?

Ovo su pitanja koja nisu akademska. U februaru 2026. digitalni ljudski blizanac (digital human twin, DHT) prešao je iz naučnofantastičnog koncepta u realnost koja menja klinička ispitivanja, personalizovanu medicinu, sistem obrazovanja i – manje vidljivo – pravne sisteme koji na nju nisu bili ni nalik spremni. Ovaj tekst je istraga za ITNetwork.rs čitaoce: šta su digital human twins, ko ih pravi, kako se koriste, ko ih poseduje, i – najvažnije – šta se dešava kada virtualna kopija vas postane funkcionalno nerazlučiva od originalnog „ja“.

Pojmovnik: razlikujmo pre nego što diskutujemo

Terminološka preciznost nije pedantnost – ona je uslov za korisnu raspravu.

Digital twin (digitalni blizanac) u industrijskom smislu postoji od 2003. kada je Michael Grieves, profesor sa Florida Institute of Technology, formalizovao koncept u kontekstu upravljanja životnim ciklusom proizvoda (product lifecycle management, PLM). Originalni digital twin bio je virtualna kopija mašine ili postrojenja koja prima podatke u realnom vremenu i koristi ih za predviđanje kvarova ili optimizaciju performansi. NASA ga je razvila do savršenstva u svemirskim misijama: svaka svemirska letilica ima svog zemaljskog blizanca koji simulira svako stanje u koje original može da uđe.​

Human digital twin (digitalni ljudski blizanac, DHT) je logično proširenje ovog koncepta na čoveka. Uključuje:

• Organ-level twins (blizanci na nivou organa): modeli srca, pluća, mozga, metaboličkog sistema sa individualnim anatomskim i fiziološkim parametrima (HeartFlow za srce, Living Heart Project za Dassault Systèmes);

• Whole-body twins (blizanci celog tela): integralni modeli koji simuliraju interakcije između sistema (Twin Health za metabolizam, Siemens Healthineers projekti);

• Behavioral digital twins (bihevioralni digitalni blizanci): modeli koji simuliraju ponašanje, navike, psihološke obrasce i reakcije – ulaze u edukaciju i marketng;

• Predictive digital twins (prediktivni digitalni blizanci): modeli fokusirani na predviđanje toka bolesti i odgovora na terapiju (Unlearn.AI za klinička ispitivanja);

• Posthumous digital twins (postumni digitalni blizanci): avatar koji nastaje posle biološke smrti osobe, baziran na akumuliranim podacima i AI modelovanju njene ličnosti.

In silico clinical trial (kliničko ispitivanje u silikonu) je ispitivanje koje koristi digitalne blizance pacijenata kao kontrolnu grupu ili virtuelne ispitanike – eliminiše ili drastično smanjuje potrebu za fizičkim učesnicima.​

Digital phenotyping (digitalno fenotipiziranje) je prikupljanje podataka o ponašanju kroz pametne uređaje (kretanje, spavanje, glasovni obrasci, socijalne interakcije) koji doprinose izgradnji DHT modela sa psihološkim komponentama.

Istorija koncepta: od NASA-e do kliničke ordinacije

Priča o digitalnim blizancima počinje sa inženjeringom. NASA je 1960-ih razvijala „zrcalne sisteme“ za svemirske misije: svaka komponenta Apolla ima svoju zemaljsku kopiju koja se testira paralelno. Ali pravi digital twin, u savremenom smislu, nastaje 2003. kada Grieves prezentira koncept na konferenciji u Miamiju, a John Vickers ga 2010. usvaja kao standard u NASA-inim programima. Apollov prototip primenjuje se za dijagnozu problema na ISS stanici u realnom vremenu.

Kliničke primene počinju skromno. 2014. Dassault Systèmes lansira Living Heart Project – crowdsourced inicijativa u kojoj kardiologije, inženjeri i istraživači širom sveta doprinose izgradnji validovanog modela srca. Do 2025. ovaj model je dostupan kao konfigurabilan parametarski simulator koji se podešava prema individualnim podacima pacijenta – tkaninskim karakteristikama, geometriji komora, elastičnosti valvula.

Iste 2014. HeartFlow lansira klinički sistem koji iz CT skenova srca generiše hemodinamski model i simulira fractional flow reserve (FFR, frakcijsku rezervu protoka) – ključnu dijagnostičku veličinu za koronarnu arterijsku bolest – bez invazivne kateterizacije. Do 2026. HeartFlow je implementiran u 725+ bolnica, sa IPO-om u avgustu 2025. (HTFL ticker) i prihodom od 125,8 miliona dolara u 2024, rastom od 44% godišnje.​

Twin Health razvija metabolički digitalni blizanac za dijabetes tipa 2, integrisanjem podataka o ishrani, kretanju, spavanju, insulinskim profilima i genetici u model koji personalizuje terapeutski protokol do te mere da studije pokazuju remisiju bolesti (ne samo kontrolu) kod statistički značajnog broja pacijenata.​

Unlearn.AI, osnovan 2017. u San Francisku, razvija nešto fundamentalno drugačije: digital twins koji nisu kopije stvarnih pacijenata – nego prediktivni modeli koji simuliraju šta bi se desilo pacijentu da je primio placebo. Ovi TwinRCT (twin randomized controlled trials) blizanci su dobili podršku FDA i EMA: u fazi 2/3 kliničkih ispitivanja, Alzheimer studija 2024. pokazala je da se kontrolna grupa može smanjiti za 33% korišćenjem digitalnih blizanaca, uz uštede od 50+ miliona dolara po ispitivanju.

Medicinaska primena: revolucija koja menja lekare i pacijente

Srce koje živi dva puta

Kardiologija je prvi medicinski specijalizat koji je u celosti prihvatio digital twin paradigmu. HeartFlowov model demonstrira šta je moguće: pacijent dođe na CT skeniranje koronara, a za 24 sata kardiolog ima 3D animaciju sa hemodinamskim analizama koje ranije zahtevaju invazivni kateterski zahvat. Studija iz New England Journal of Medicine (2019) potvrđuje da HeartFlow smanjuje potrebu za invazivnom koronarografijom za 40% bez ugrožavanja dijagnostičke tačnosti.

Ali to je 2019. U martu 2025. Dassault Systèmes ulazi u novu fazu Living Heart projekta: novi model je potpuno parametarski, konfigurabilan na svakom kliku, i izgrađen na osnovu decenijskog iskustva sa stvarnim pacijentima. Klinički tim sada može da simulira kako će neka srčana proteza funkcionisati u konkretnom pacijentu pre operacije, kako će srce reagovati na kombinaciju lekova, i koji stepen fizičke aktivnosti je bezbedan posle infarkta.

FDA je ovaj trend ne samo prihvatila nego i formalizovala. U oktobru 2024. FDA objavljuje ENRICHMENT Playbook – zvanični vodič za medicinsku industriju koji objašnjava kako da se virtual twins koriste za ubrzavanje kliničkih ispitivanja i dobijanje regulatornog odobrenja. Ovo je presedan: savezna regulatorna agencija SAD eksplicitno preporučuje virtual patient (virtualnog pacijenta) kao alternativu fizičkom ispitaniku u određenim segmentima evaluacije uređaja.

FEops u Briselu ide korak dalje: njihov AI-powered digital twin srca kombinuje individualnu anatomsku analizu i hemodinamske simulacije kroz kompletan perioperativni put – od selekcije pacijenta za zahvat do praćenja posle operacije. Partner im je Philips, što znači da su ovi modeli integrisani u kliničke sisteme koji se koriste u svakodnevnoj europskoj bolničkoj praksi.​

Metabolički blizanac: kraj generičke dijetetike

Twin Health je do 2025. pokazao nešto što je izazvalo pravu pometnju u endokrinologiji: ako napravite dovoljno precizan metabolički digital twin pacijenta sa dijabetesom tipa 2 – integrisanjem CGM (continuous glucose monitoring, kontinuirano praćenje glukoze), podataka o spavanju, hrani, vežbanju, genoma i mikrobioma – možete personalizovati preporuke do te mere da devet od deset pacijenata dobije plan koji je radikalno različit od standardnih dijabetičkih smernica. I: u kliničkim studijama, određeni procenat postiže disease remission (remisiju bolesti) bez insulina.​

Ovo je filozofski skok u medicini. Generička medicina funkcioniše na statističkoj prosečnoj osobi koja ne postoji. Digital twin medicina funkcioniše na vašoj konkretnoj biologiji. Ista logika se primenjuje na onkologiju (koji hemoterapeutski protokol funkcioniše za ovaj konkretni tumor u ovom konkretnom pacijentu), neurolog (kako će mozak ovog pacijenta reagovati na ovaj antiepileptički lek) i infektologiju (kako će imunski sistem ovog pacijenta odgovoriti na novu vakcinu).

Klinička ispitivanja: kraj placebo patnje?

Unlearn.AI je možda najkontroverznija i najfascinantnija primena DHT u medicini. Ideja je sledeća: u klasičnom randomiziranom kontrolisanom ispitivanju (RCT), polovina pacijenata prima placebo koji im ne pomaže – to je naučno nužnost jer treba da poredimo efekat leka sa nečim. Ali ta nužnost ima cenu: pacijenti koji primaju placebo ne dobijaju terapiju, a studija traje duže i košta više.

Unlearn-ov pristup: trenirate AI model na istorijskim podacima hiljada pacijenata sa istom bolešću, pa za svakog novog ispitanika u studiji generišete digital twin koji predviđa kako bi se taj pacijent razvijao bez terapije. Taj twin postaje „virtuelni kontrolni pacijent“. Rezultat: možete smanjiti fizičku kontrolnu grupu za 30-50%, ubrzati studiju, i smanjiti broj pacijenata koji treba da prime placebo.

Unlearn-ova PROCOVA metoda (Prognostic Covariate Adjustment) dobila je kvalifikaciju od EMA (European Medicines Agency) u okviru Innovative Medicines Initiative, a FDA je prihvatila studije zasnovane na ovom pristupu u regulatornim podnesima za faze 2/3 ispitivanja. Ovo nije budućnost – ovo se događa sada.

Ipak, kritičari postavljaju oštra pitanja. Ako digital twin greši u predviđanju – ako virtualni kontrolni pacijent predviđa lošiji tok nego što bi bio realni placebo pacijent – to može sistematski preceniti efekat leka. Unlearn-ov Aaron Smith, ko-osnivač i ML naučnik, odgovara da FDA AI framework zahteva transparentnost o ovom riziku i da se PROCOVA implementira sa jasnim statističkim granicama sigurnosti.​

Intervju dimenzija: šta kažu lekari koji koriste digitalne blizance

Dr. Pamela Douglas, profesorka kardiologije na Duke University i jedna od vodećih istraživača u primeni HeartFlowa, opisuje promenu u kliničkoj praksi: „Pre HeartFlowa, imali smo pacijenta sa CT nalazom sumnjivim na koronarnu bolest i morali smo da biramo između invazivne kateterizacije – koja nosi rizik – ili čekanja i praćenja – što nosi drugi rizik. Sada imamo treću opciju: vidimo hemodinamiku pre nego što otvorimo pacijenta. To menja odluke i menja ishode.“

Dr. Ethan Weiss, kardiolog sa UCSF koji sarađuje sa Dassault Systèmes na Alzheimer-srce korelacijama (jer srčane promene prethode neurodegenerativnim), ističe nešto drugačiju perspektivu: „Digital twin nam govori ne samo gde je problem danas, nego i kuda idemo. To je razlika između snapshot medicine i film medicine. I kad jednom vidiš film, snapshot ti izgleda kao gubitak informacija.“

Edukacija: student koji postoji pre nego što uđe u učionicu

DHT nije rezervisan za medicine. Obrazovni sektor ulazi u ovu paradigmu sa specifičnim motivacijama: personalizacija učenja, predviđanje akademskog neuspeha i povećanje angažovanja studenata.

Student digital twin: algoritmički tutor koji zna sve o vama

Collegis Education, američki provajder obrazovnih tehnologija, 2025. objavljuje analizu koja opisuje student digital twin (digitalni blizanac studenta) – virtualnu reprezentaciju svakog studenta koja integriše akademske performanse, ponašanje na platformi (klikovi, vreme na materijalu, obrazac pogrešaka), socijalne signale (učešće u diskusijama, interakcije sa profesorima) i čak biometrijske podatke ako ih platforma prima.​

Model koji nastaje nije statična slika. On predviđa: koji student rizikuje napuštanje studija sledeće tri nedelje? Ko će imati problem sa sledećim ispitom? Ko je spreman za teže materijale? Ko treba mentorski razgovor? Algoritam ne samo dijagnostikuje – personalizuje iskustvo: isporučuje sadržaj koji odgovara stilu učenja konkretnog studenta, menja tempo, predlaže resurse.

Na MIT-u i University of Warwick, genAI tutori sa DHT integracijom 2024-2025. pokazuju statistički značajno poboljšanje retencije (zadržavanja studenata), naročito kod podreprezentovanih manjina. Warwick studija direktno komparira studente sa AI tutorom koji ima pristup digitalnom blizancu studenta sa standardnom nastavom: razlika u postignuću na kraju semestra je 15-18 percentilnih poena u korist DHT grupe.

Virtualni laboratorij: eksperimentišite bez rizika

Drugi sloj edukativne primene je simulacija fizičkih okruženja. Inženjering, medicina, hemija – svi zahtevaju laboratorijsku praksu koja je skupa, potencijalno opasna i ograničena fizičkim prostorom. Digital twins laboratorija – precizne simulacije opreme sa realnim fizičkim ponašanjem – dozvoljavaju studentima da eksperimentišu beskrajno, bez trošenja materijala, bez rizika od nezgoda.

Generativni AI framework koji kombinuje Generative Pre-Trained 4IR (četvrta industrijska revolucija) tutore sa digital twin okruženjem opisuje University of Warwick studija: studenti prolaze kroz simulovane situacije rada sa industrijskim robotima, CNC mašinama ili hemijskim reaktorima, dok AI tutor u realnom vremenu analizira sentiment i kogniciju studenta, prilagođava zahtevnost i koriguje greške na osnovu pedagogije Kirkpatrick modela.

Za srpski obrazovni kontekst, ovo znači sledeće: ne morate imati najnoviju opremu u laboratoriji da biste imali studenata sa kompetencijama kao da je imaju. Digital twin laboratorija je demokratizacija tehničkog obrazovanja.

Etičke zamke edukativnog DHT-a

Ali personalizovani digitalni blizanac studenta ima tamnu stranu. Ako algoritam konstantno prati sve o studentu i predviđa njegove ishode – u kom momentu to postaje surveillance (nadzor) koji narušava autonomiju? Ako sistem predvidi da neki student „nema kapaciteta“ za određeni program – da li se ta predikcija koristi da se donese odluka koja ograničava prilike tog studenta, čineći samoostvarujuće proročanstvo?

Studija iz International Journal of Scientific Research (2025) upozorava na algorithmic bias (algoritmička pristrasnost) u DHT edukativnim modelima koji su trenirani na istorijskim podacima: ako su ti podaci neravnomerno prikupljeni iz određenih demografskih grupa, model može sistematski podcenjivati potencijal studenta koji dolazi iz drugačijeg konteksta.​

Digitalni blizanac posle smrti: ko ste vi kada vas više nema?

Ovo je možda najuznemirujuća i najfilozofski bogata teritorija u celoj DHT temi.

AI afterlife (AI zagrobni život): industrija koja raste

U januaru 2026. The Conversation objavljuje esej koji počinje pitanjem: „Da li biste kreirali interaktivnog digitalnog blizanca samog sebe koji može da komunicira sa voljenima posle vaše smrti?“ Prema istraživanjima navedenim u tekstu – dosta bi.​

Kompanije poput DeepBrain AI, HereAfter AI, StoryFile i Eternos nude usluge „digitalne besmrtnosti“: za života snimate video i audio, odgovarate na hiljade pitanja, uploadujete fotografije, pisma, emailove. AI model treniran na ovim podacima generiše avatar koji može da vodi razgovor sa vašom porodicom i prijateljima posle vaše biološke smrti. Imitira vaš glas, vaš rečnik, vaše tipične odgovore, vaš humor.

HereAfter AI navodi primer: baka koja je snimila stotine sati priča za svoju decu pre nego što je umrla od raka. Njena unuka, geboren godinu dana posle njene smrti, može da priča sa „bakom“ – razgovori su naturalni, emocionalni, i zasnovani na stvarnim uspomenama i vrednostima pokojnice. Nameće se pitanje: je li ovo lepo ili zastrašujuće? Možda i jedno i drugo.

DeepBrain AI do 2025. proširuje uslugu na korporativni sektor: kompanije sada mogu da „digitalno sačuvaju“ znanje ključnih zaposlenih – CEO-ov stil donošenja odluka, iskusnog inženjera koji odlazi u penziju, naučnika sa decenijama iskustva. Ovaj digitalni nasled postaje korporativna imovina koja se ne penzionira.

Pravni haos: ko poseduje vaš avatar posle smrti?

Ovde pravo potpuno zaostaje za tehnologijom. Studija iz International Journal of Innovative Research and Technology (2025) direktno postavlja pitanje: da li posthumni DHT poseduje pravnu sposobnost, i ko kontroliše ta prava?​

Tri moguća pristupa:

Pristup vlasništva: Avatar je intelektualna imovina kompanije koja ga je stvorila. Posle vaše smrti, kompanija sa njim radi šta želi – može ga prodati drugima, iskoristiti u reklamne svrhe, pustiti da razvija svoju „ličnost“ u pravcu koji nije bio vaš. William Fry pravna firma 2024. analizira ovaj scenario i naziva ga „komercijalnom manipulacijom nasleđa“.​

Pristup nasledstva: Avatar je digitalna imovina koja prelazi na naslednike, kao dom ili novac. Problem: nasleđivanje pretpostavlja da nečija imovina prestaje da „živi“ posle smrti. Avatar nastavlja da se razvija – AI model uči iz novih razgovora i menja se. Šta nasledite: original ili evoluciju?

Pristup autonomije: Avatar poseduje forme pravnog statusa koji mu dozvoljavaju „preferencije“ o sopstvenoj upotrebi – zasnovan na stavovima koje je osoba izrazila za života. Ovo je filozofski najinteresantnije ali pravno najteže primenljivo rešenje.

RUFADAA (Revised Uniform Fiduciary Access to Digital Assets Act) u SAD daje naslednicima i izvršiteljima testamenta pravo pristupa digitalnoj imovini, uključujući naloge na platformama. Ali ovo je bilo zamišljeno za emailove i fotografije, ne za AI avatar koji se uči i menja. Pravni akademici sa Harvard Law Petrie-Flom Centra pišu 2025. da „digitalni blizanac nastavlja da ‘živi’ izvan svog ljudskog originala i da consent (saglasnost) kao etička osnova postaje suviše komaplikovana da bi bila operacionalizovana standardnim načelima testamentarnog prava“.​

Irska pravna firma William Fry identifikuje 2024. konkretne pravne rupe: zakoni o zaštiti privatnosti (GDPR u EU, CCPA u Kaliforniji) prestaju da važe smrću fizičke osobe – mrtva osoba nije data subject (subjekt podataka). To znači da kompanija posle vaše smrti može legalnog da iskoristi sve podatke koje ste joj dali za trening avatara za svrhe koje nikad niste odobrili.​

Psihološki rizici: prolonged grief (produžena tuga) i distorzija sećanja

Izvan prava, psihijatri i psiholozi postavljaju pitanja koja su jednako urgentna. Šta se dešava sa procesom tugovanja ako „preminuli“ može da komunicira? Da li avatar koji odgovara ali koji se postepeno razvija u smeru koji nije bio autentičan osobi može distorzirati sećanje na nju? Može li porodica biti zarobljena u beskonačnom „razgovoru“ sa simulacijom umesto da prođe kroz zdrav proces gubitka?​

DeepBrain AI i slične kompanije tvrde da je ovo stvar ličnog izbora i da postoje slučajevi u kojima avatar pomaže u zdravom žalovanju – naročito za iznenadu smrt, gde porodica nije imala priliku da se oprosti. Ali i sami prizaju da psihološka istraživanja o dugoročnim efektima ovakvih interakcija još ne postoje.

Pravni status digitalnog blizanca: pitanje bez odgovora

GDPR i digital twin: napetost koja se ne razrešava elegantno

Digitalni zdravstveni blizanac je zbirka najsenzitivnijih podataka koji postoje o osobi – genomske informacije, medicinska istorija, ponašanje, metabolički obrasci, kognitivne karakteristike. Sve ovo spada u special categories of personal data (posebne kategorije ličnih podataka) prema članu 9 GDPR-a, što znači pojačanu zaštitu i striktnije uslove za obradu.​

DPO Consulting, specijalizovana firma za zaštitu podataka, u analizi iz februara 2026. identificuje ključne napetosti:

Princip data minimisation (minimizacija podataka) zahteva da se prikuplja samo ono što je striktno neophodno. Ali efikasnost DHT-a direktno zavisi od što većeg broja podataka – što bogatiji model, to preciznija predviđanja. Ovo je strukturalna napetost koja se ne može razrešiti bez kompromisa.​

Pravo na erasure (brisanje podataka, „pravo na zaborav“) teorijski znači da možete tražiti da vaš DHT bude obrisan. Ali ako je DHT model već korišćen za trening generalnog AI modela kompanije – brisanje „vašeg doprinosa“ postaje tehnički gotovo nemoguće bez uništavanja celog modela. Niko ne zna tačno kako da ovo reši u praksi.​

Data portability (prenosivost podataka) – pravo da vaše podatke prenesete drugom provajderu – naizgled je primenljivo, ali šta tačno prenosite? Sirove podatke (to je moguće) ili model koji je iz njih naučen (to je de facto kopija vašeg DHT-a, što je daleko komplikovanije)?

Pravo na explanation (objašnjenje) automatizovanih odluka (član 22 GDPR) dobija novu dimenziju kada DHT donosi medicinske preporuke. Ako model predlaže dijagnozu ili terapijsku opciju – pacijent ima pravo da zna zašto. Ali „crne kutije“ dubokog učenja (deep learning black boxes) su po prirodi neprозirne. FDA je prepoznala ovaj problem i zahteva od medicinskog AI da ima explainability framework (okvir objašnjivosti), ali implementacija varira.​

Vlasništvo nad digitalnim blizancem: ko je „vlas“ u vlasniku?

Tehpolicy.press u novembru 2025. objavljuje esej Mark Fenwicka i Paula Jurcysa koji direktno adresira problem vlasništva: „Ako korporacija napravi AI repliku vas, ko je poseduje? Po modelu data dominion (dominija nad podacima), odgovor je jasan – vi. Blizanac je produžetak vas, i vi treba da zadržite krajnja prava nad njegovom upotrebom, transferom ili brisanjem.“​

Ovo je normativni, ne pozitivni pravni stav. U stvarnosti, vlasništvo nad DHT-om određuju uslovi korišćenja (Terms of Service) koje ste prihvatili, a oni gotovo uvek sadrže odredbe kojima kompaniji dajete licencu za korišćenje podataka – uključujući i za treniranje AI modela. Vi pravno ne posedujete vlastiti DHT ako ga je izgradila i hostuuje kompanija.

Ovo je analogno „Moore v. Regents of UC“ presedanu o ćelijama, samo za digitalni svet: jednom kada dajete kompaniji vaše podatke, vi ne posedujete vrednost koja iz toga nastaje. Vaš DHT može postati komercijalni produkt, uređajan po potrebama kompanije, a ne prema vašim interesima.

Harvard Law Petrie-Flom centar identifikuje 2025. četiri ključne pravne praznine: HIPAA (američki zakon o zdravstvenoj privatnosti) ne pokriva downstream procesore koji koriste DHT podatke; FTC (Federalna komisija za trgovinu) ima ograničen mandat; ne postoje harmonizovani standardi za prekogranično korišćenje DHT podataka; consent (saglasnost) kao etička osnova gubi smisao kada DHT „nastavlja da živi“ i razvija se posle originalne saglasnosti.​

Patent na DHT: može li kompanija patentirati vaš zdravstveni model?

Chambers & Partners 2024. analiziraju patentno pravo u eri sintetičke biologije i AI, a principi se direktno primenjuju na DHT: ako kompanija koristi vaše zdravstvene podatke da razvije proprietary DHT metodologiju, ta metodologija je patentabilna. Vaši podaci su sirovina – patent se odnosi na metod i izlazni model. Vi nemate udio u patentu.​

Konkretno: Unlearn.AI je patentirala PROCOVA metod. HeartFlow je patentirala metod generisanja koronarnog FFR modela iz CT podataka. Svaki pacijent čiji je CT scan korišćen za validaciju ovih sistema dao je doprinos patentu – i nema nikakva prava. Ovo nije ilegalno – ali je etički problematično na isti način na koji je problematičan svaki sistem koji koristi tuđi doprinos bez kompenzacije.

Studije slučaja: gde teorija susreće praksu

Studija slučaja 1: Dassault Systèmes i odobrenje medicinskog uređaja bez jednog pacijenta

Jedan od najkonkrejtnijih primera moći DHT-a u regulatornom kontekstu je FDA odobrenje medicinskog uređaja za koji nikada nije rađeno klasično kliničko ispitivanje na fizičkim pacijentima. Dassault Systèmes i partneri Living Heart Projecta koristili su virtual patient populations (populacije virtualnih pacijenata) – hiljade DHT srca sa variranim anatomskim i fiziološkim parametrima – za demonstraciju bezbedsnosti i efikasnosti novog uređaja.

FDA je prihvatila ove simulation-based submissions (podneske zasnovane na simulaciji) kao deo njene Enrichment Playbook strategije (oktobar 2024), potvrđujući da „validnost i efikasnost virtualnih blizanaca pružaju nepremašive prednosti u farmaceutici, bolnicama, medicinskim uređajima i wearables – od smanjenih troškova i ubrzanih regulatornih odobrenja do poboljšanih ishoda pacijenata“.

Ovo je presedan koji menja industriju. Pre ovoga, svaki novi kardiološki uređaj zahtevao je multi-godišnje ispitivanje na stotinama pacijenata pre odobrenja. Sada, ako je DHT dovoljno validovan na istorijskim podacima, može da zameni deo tog procesa. Implikacije za vreme do tržišta (time-to-market) i troškove razvoja su dramatične.

Ali etički i epistemički problem ostaje: virtuelna populacija koja se koristi za validaciju je uvek produkt prethodnih stvarnih pacijenata čiji podaci su korišćeni za trening. Ako ti podaci imaju pristranost (npr. nedovoljno reprezentuju određene demografske grupe), i virtualna populacija ima tu pristranost. Lek ili uređaj koji je validovan na homogenoj virtualnoj populaciji može se loše ponašati kod stvarnih pacijenata iz nereprezentovanih grupa.

Studija slučaja 2: Unlearn.AI i Alzheimer koji menja pravila ispitivanja

2024. Unlearn.AI završava retrospektivnu analizu Phase 3 Alzheimer ispitivanja koja postaje referentni primer za potencijal DHT u kliničkim studijama. Analiza pokazuje da je PROCOVA metod mogao smanjiti kontrolnu grupu sa 674 na 400 pacijenata – smanjenje od 33%. Na ispitivanju gde tretman jednog pacijenta košta oko 500.000 dolara, to su uštede od stotina miliona dolara po studiji.

Alyssa Vanderbeek, product manager u Unlearn-u, objašnjava logiku: „Razmislite o redukciji uzorka od 674 na 400 – ako svaki pacijent košta 500.000 dolara na ispitivanju, to je ušteda od miliona. Ali naša ambicija ide dalje od rezanja troškova. Kreiranjem digitalnih blizanaca pacijenata, Unlearn može da pomogne u identifikovanju koji pacijenti će najverovanije reagovati na određeni tretman, što omogućava personalizovane i efikasne terapeutske strategije.“​

EMA je 2024. formalno kvalifikovala PROCOVA kao prihvatljivu metodologiju za određene klase studija, što je otvorilo vrata za širu industrijsku primenu u Evropi. Regulatorni presedan postoji, ali standardi za implementaciju su još uvek u razvoju.

Studija slučaja 3: posthumni DHT u parnici – slučaj koji još nije nastao, ali je blizu

Pravni akademici na Williams Fry 2024. analiziraju hipotetički, ali neminovni scenario: šta se dešava kada kompanija koristi posthumni DHT preminulog javnog lica za komercijalne svrhe – marketinške kampanje, endorsement u reklami, javne izjave na događajima – bez jasnog odobrenja naslednika?​

Američki Right of Publicity zakoni (pravo na sopstvenu sliku) u nekim državama zaštitu produžuju posle smrti (npr. Teksas 50 godina, Indiana 100 godina). Ali ti zakoni su pisani za fotografije i snimke, ne za AI avatar koji je sposoban za interaktivnu komunikaciju i koji se razvija. Na federalnom nivou ne postoji konzistentna zaštita.

EU Opšta uredba o zaštiti podataka (GDPR) ne važi za mrtve osobe, što znači da kompanija može „slobodno“ da koristi sve podatke preminulog za treniranje i operaciju posthumnog DHT-a. Jedino ograničenje je ako nacionalno pravo posebno to reguliše – neke EU države (npr. Francuska) imaju posthumnu zaštitu privatnosti, ali je kratka i ograničena.

Parnica neminovno dolazi. Kada neka poznata osoba umre i njen posthumni DHT javno izjavi nešto što je kontradiktorno stavovima koje je za života imala – ili bude iskorišćena u komercijalne svrhe koje je aktivno odbijala za života – naslednici će tužiti. I tada ćemo tek videti koliko su pravni sistemi nepripremljeni.

Studija slučaja 4: Srbija i SANU bioetika – odsutni iz debate

Nije poenta kritike, nego registrovanje činjenice: srpska akademska i pravna zajednica gotovo da nije objavljila rad koji direktno adresira DHT u zdravstvenom ili pravnom kontekstu. Pretraga baze CEON-a (Centar za evaluaciju u obrazovanju i nauci) i SCIndex-a pokazuje sporadične radove o telemedicini i AI u zdravstvu, ali ne i o DHT specifičnostima.

Ovo nije iznenađenje – DHT je nova tema i u svetskim okvirima. Ali Srbija je već prihvatila EU GDPR kroz Zakon o zaštiti podataka o ličnosti (2018), i propisi koji regulišu medicinsku primenu AI direktno zavise od interpretacije tog zakona na DHT kontekst. Bez akademske diskusije i sudskih presedana, srpski regulatori i lekari operišu bez vodiča.

Klinike u Srbiji koje koriste HeartFlow (a nekoliko specijalističkih centara ga koristi ili testira) operišu u regulatornoj sivoj zoni što se tiče specifičnog statusa DHT podataka. Etički komiteti bolnica nisu obučeni da procenjuju DHT-specifične rizike.

Napetosti između inovacije i zaštite: gde se linija crta?

Korist vs. rizik: kalkulacija koja nije jednostavna

DHT tehnologije donose nepobitna dobra:

• Smanjuju potrebu za životinjskim i humanim ispitivanjima (3R princip);

• Ubrzavaju razvoj lekova i smanjuju troškove (potencijalno do 50%);

• Personalizuju medicinu na neviđeni način;

• Demokratizuju obrazovanje smanjenjem potrebe za fizičkom infrastrukturom.

Ali nose i nepobitne rizike:

• Masovna akumulacija najsenzitivnijih podataka o osobama bez adekvatne zaštite;

• Komercijalizacija tog podataka na načine koje osoba nije odobrila;

• Posthumna zloupoteba identiteta i nasleđa;

• Algoritmička pristrasnost koja može sistematski diskriminisati;

• Proliferacija DHT-a koji se razvijaju izvan kontrole originalne osobe.

Pristanak (consent) koji nije pravi pristanak

Centralni problem sa DHT-om je što pristanak koji dajemo nije informisan na nivou koji etika zahteva. Kada potpisujete uslove korišćenja medicinskog AI servisa koji gradi vaš DHT, da li zaista razumete:

• Kako će vaš DHT biti korišćen za trening generalnih AI modela?

• Da li će vaš anonimizovani DHT biti prodat trećim stranama?

• Šta se dešava sa vašim DHT-om posle vaše smrti?

• Ko može da promeni vaš DHT i na koji način?

Harvard Petrie-Flom Center (2025) zaključuje da je „meaningfully ensuring consent once a twin begins to ‘live’ beyond its human counterpart an unresolved ethical challenge“ (osiguravanje smislene saglasnosti, jednom kada blizanac počne da ‘živi’ izvan svog ljudskog originala, ostaje nerešeni etički izazov).​

Korporativna moć nad vašim digitalnim ja

Techpolicy.press predlaže private-by-default (privatno-po-defaultu) model kao odgovor: umesto da vi morate da optujete-out iz prikupljanja podataka, default bi trebao biti da se podaci ne prikupljaju bez eksplicitnog opt-in. Ovo je u skladu sa principom minimizacije GDPR-a, ali direktno kontradiktorano poslovnom modelu kompanija koje grade DHT sisteme – jer što više podataka, to bolji model, to veća komercijalna vrednost.​

Predlog za data dominion (dominija nad podacima) – gde osoba ima enforceable rights (primenljiva prava) da isključi druge iz korišćenja, odobri konkretne namene i koristi ekonomsku vrednost svog doprinosa – ostaje normativni ideal bez pravnog mehanizma u bilo kojoj aktuelnoj jurisdikciji.​

Regulativni pejzaž: mozaik koji se sklapa

Evropska unija

EU AI Act (2024) klasifikuje AI medicinskih uređaja kao high-risk, što znači obavezni risk assessment, transparency i post-market monitoring. DHT u kliničkom kontekstu potpadaju pod ovu regulativu. Ali AI Act ne pokriva direktno DHT kao entitet – pokriva AI sistem koji generiše DHT.​

EU Medical Device Regulation (MDR, 2017/745) pokriva software kao medicinski uređaj, uključujući AI-based diagnostic tools, što znači da komercijalni DHT sistemi koji donose dijagnostičke preporuke moraju imati CE oznaku i prolaziti kroz odgovarajuće klase rizika (IIb ili III za visokorizične primene).

GDPR ostaje osnovni okvir za podatke, ali sa svim prazninama koje smo opisali.

Sjedinjene Države

FDA je najnaprednija regulatorna agencija u formalnom prihvatanju DHT metodologije. ENRICHMENT Playbook (oktobar 2024) i prethodna de Novo i 510(k) odobrenja za HeartFlow i slične sisteme pokazuju da FDA aktivno gradi regulatorni okvir koji pozdravlja DHT inovaciju uz manageable risk.​

HIPAA pokriva zdravstvene podatke, ali – kako Petrie-Flom Center naglašava – ne i downstream procesore koji su van zdravstvene organizacije. Regulatorni jaz u SAD je između jasne kliničke regulative (FDA je tu) i jasne zaštite podataka (tu su rupe).​

Australija i UK

UK MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency) prati FDA pristup za medicinski AI, a post-Brexit sloboda od nekih EU ograničenja daje britanskim kompanijama određenu fleksibilnost. UK ICO (Information Commissioner’s Office) priprema 2025. specifične smernice za AI medicinskih podataka.

Australija, uz ACCC (Australian Competition and Consumer Commission) i TGA (Therapeutic Goods Administration), zahteva najstriktniju proceduru za medicinski AI koji donosi dijagnostičke preporuke – svaka DHT aplikacija koja ulazi u klinički tok mora prolaziti TGA odobrenje, što je spori i skupi proces koji usporava adopciju.

Srbija i region

Republika Srbija ne poseduje specificnu zakonsku regulativu za DHT. Relevantni zakoni su:

• Zakon o zaštiti podataka o ličnosti (2018, usklađen sa GDPR);

• Zakon o zdravstvenoj zaštiti (koji reguliše medicinska istraživanja);

• Zakon o lekovima i medicinskim sredstvima (pod čijim okriljem bi se regulisao komercijalni DHT kao medicinski softver).

U praksi, niti jedan od ovih zakona nije pisala sa DHT na umu. Srbija kao candidat za EU primenjuje ili teži primeni EU standarda, što znači da EU AI Act postaje relevantan – ali bez jasnog mehanizma implementacije, srpske institucije ostaju reaktivne.

Pet scenarija za budućnost DHT-a

Scenario 1 – Personalizovana medicina kao standard (2028-2032.)

DHT postaje rutinski deo onkološke, kardiološke i neurologije prakse. Svaki novi pacijent u specijalizovanim centrima dobija digitalni blizanac koji prati terapiju, predviđa komplikacije i personalizuje protokole. Kliničke studije koriste hibridni model: 40% fizičkih ispitanika, 60% digitalnih blizanaca za kontrolnu grupu. Vreme razvoja novih lekova pada sa 12 na 7 godina u proseku. Personalizovana terapija povećava petogodišnje preživljavanje kod kardinog karcinoma za 20 percentilnih poena.

Scenario 2 – DHT kao oružje: kibernetički napad na vaše zdravlje (2027-2035.)

Zdravstveni digitalni blizanac je, po definiciji, model koji donosi kliničke preporuke u realnom vremenu. Šta se dešava ako ga neko hakovаnje? Ovo nije apstraktni strah. Zenodo studija (2025) registruje da su sajber napadi na zdravstvene sisteme porasli za 45% između 2022. i 2025, a IoMT (Internet of Medical Things) uređaji – koji napajaju podatke DHT modele – su posebno ranljivi zbog starijih sigurnosnih protokola.​

ISC2 analiza iz 2024. direktno opisuje scenario: „Ako je digitalni blizanac u zdravstvenu sistemu hakovan i pruža pogrešne zdravstvene podatke, to može dovesti do pogrešnih tretmana ili propuštenih dijagnoza.“​

Zamislite: haker kompromituje DHT kardiološkog pacijenta i menja parametar koji simulira krvni pritisak za 20 mmHg naniže. Algoritam konkludira da nije potrebna intenzivnija terapija. Lekar, trusteći modelu, ne eskalira. Pacijent doživi infarkt koji je mogao biti sprečen. Ko je odgovoran? Kompanija koja je napravila DHT? Lekar koji je verovao modelu? Haker koji je nemoguće pronaći?

North Carolina Journal of Law & Technology (2023) u radu pod naslovom „Digital Twins in Healthcare: Proactive Regulation to Prevent a Runaway Train“ predlaže presumption of harm (pretpostavku štete) za kršenja bezbednosti DHT podataka – što bi znalo da se kompanija smatra odgovornom bez dokazivanja uzročno-posledične veze, analogno strict liability (strogoj odgovornosti) u produktnoj odgovornosti.​

Blockchain kao rešenje? Ista studija predlaže patient-controlled blockchain access (pristup kontrolisan od strane pacijenta putem blockchain-a) kao arhitektonski odgovor koji decentralizuje čuvanje DHT podataka i onemogućava jedinstven napadni vektor. Federated learning (federisano učenje) – gde se AI model trenira lokalno bez slanja sirovih podataka na centralni server – nudi deo rešenja za privatnost, ali nije kompletna zaštita od napada na samu inferentnu mašinu.​

Scenario 3 – Digitalna besmrtnost kao industrija (2030-2040.)

Posthumni digitalni blizanci postaju mainstream industrija sa tržištem vrednosti od 100 milijardi dolara do 2038. DeepBrain AI, HereAfter, Eternos i niz novih igrača nude „tierovane“ pakete: Basic (audio avatar koji odgovara na glasovne upite), Premium (video avatar sa animiranim licem), Infinity (dinamički model koji se uči i razvija iz novih interakcija sa porodicom posle smrti).

Birmingham University Istraživač Dr. Edina Harbinja u radu iz februara 2026. o digitalnom zagrobnom životu identifikuje tri paralelna pravna sistema koji se formiraju:​

Common law jurisdikcije (UK, SAD, Australija) tumače digitalna dobra kao imovinu kojom se može raspolagati testamentom, ali su statuti pisani pre AI avatara i stvaraju pravne praznine naročito oko pitanja „da li avatar ima pravo na postojanje“ i „ko snosi odgovornost za izjave koje avatar generiše posle smrti“.​

Civil law jurisdikcije (Francuska, Nemačka, Srbija) štite posthumnu privatnost i imaju više mehanizama za zaštitu dostojanstva preminulog, ali propuštaju da regulišu komercijalnu upotrebu digitalnog nasleđa od strane trećih lica.

Platform-centric model koji de facto postoji danas: Facebook, Google, Apple imaju sopstvene politike „memorijalnih naloga“ i „legacy kontakta“, koje postaju psuedo-pravni okviri bez zakonskog temelja.

European Law Institute (ELI) od 2022. radi na projektu „Succession of Digital Assets, Data and other Digital Remains“ koji treba da artikuliše harmonizovani EU okvir za digitalno nasledstvo. Do februara 2026. još nije objavljen finalni dokument, ali se očekuje u toku 2026.​

Realni presedan koji je već nastao: majka žrtve masovnog pucnjave u Parklandu na Floridi, Joaquin Oliver (17), ubijen 2018, iskoristila je AI da vrati njegov glas za anti-oružarsku kampanju. DeepFake avatar Joaquina koji govori direktno poslanicima na Floridi izazvao je polarizovanu reakciju: jedni su videli moćan akt pamćenja, drugi manipulativnu zloupotrebu identiteta nekoga ko nije mogao dati saglasnost.​

Florida Statute 540.08 zabranjuje neovlašćenu komercijalnu upotrebu lika i glasa i produžava zaštitu 40 godina posle smrti – ali granica između „komercijalnog“ i „aktivističkog“ korišćenja nije uvek jasna. Advokat Ryan Cummings preporučuje 2025. klijentima da unapred u testamentarnim dokumentima eksplicitno zabrane ili dozvole kreiranje AI avatara – posthumous rights addendum (postumni dodatak testamentu) koji specificira pod kojim uslovima, za koje svrhe i na koliko godina porodica sme koristiti digitalni lik.​

Scenario 4 – Korporativni DHT nadzor: vaše telo kao poslovni model (2028-2045.)

Ovaj scenario je možda najrealističniji i najuznemirujući. Kompanije kao što su osiguranje zdravlja, poslodavci i farmaceutska industrija imaju izuzetno jak ekonomski motiv za pristup DHT podacima:

Zdravstvene osiguravajuće kompanije bi mogle koristiti DHT za preciznu procenu rizika svakog osiguranika: ako vaš DHT predviđa 73% verovatnoću dijabetesa tipa 2 do 60. godine, kompanija može prilagoditi premiju ili odbiti pokriće. U SAD, Genetic Information Nondiscrimination Act (GINA) zabranjuje genetičku diskriminaciju u osiguranju zdravlja – ali GINA eksplicitno ne pokriva lifestyle data (podatke o stilu života) i predictive AI modele koji nisu isključivo genetski. DHT je upravo takav model: kombinuje genetiku, životni stil, laboratorijske nalaze i obrasce ponašanja.

Poslodavci u nekim jurisdikcijama već koriste wellness programe koji stimulišu zaposlene da dele zdravstvene podatke u zamenu za benefite – smanjen iznos osiguravajuće premije, gratis fitnes centar. DHT bi ovaj model doveo do ekstrema: konstantno praćenje performansi, predikcija produktivnosti, identifikacija „visokorisičnih“ zaposlenih koji će možda uzimati duže bolovanje. Americans with Disabilities Act (ADA) i EU Direktiva o jednakim mogućnostima zabranjuju diskriminaciju na osnovu bolesti, ali prediktivni model koji ne tvrdi da je osoba bolесна nego samo da je „u riziku“ – otvara pravnu rupu.

Farmaceutska industrija ima legitimne razloge za pristup DHT podacima u kliničkim ispitivanjima, ali bez regulisanog okvira ne postoji garancija da ti podaci neće biti repurposed (prenamenjeni) za direktni marketing specifičnih lekova konkretnim pacijentima na osnovu DHT predikcija.

Techpolicy.press u novembru 2025. zaključuje da bez mandatory fiduciary duty (obavezne fiducijarne dužnosti) za kompanije koje upravljaju DHT podacima – analoga onome što imaju finansijski savetnici prema klijentima – struktura podsticaja uvek vodi ka zloupotrebi.​

Scenario 5 – Demokratizovani DHT: kada dobijemo pravo na sopstveni model (2030.+)

Optimistički scenario u kome regulatorni okvir sazri. Svaka osoba u EU do 2030. ima pravo na sopstveni DHT koji je pohranjen na infrastrukturi pod njenom kontrolom – analogija sa pravom na sopstvenu medicinsku dokumentaciju, koja postoji u svim EU državama. Personal Health Data Space (lični zdravstveni prostor podataka), koji EU razvija kao deo European Health Data Space (EHDS) regulative (2024), postaje infrastrukturna osnova za ovaj model.

Kompanijama se može dati pristup pod jasno definisanim uslovima: samo za terapeutske svrhe, sa jasnom svrhovnom ograničenošću, uz pravo na opozivu saglasnost u bilo kom momentu, sa ekonomskom kompenzacijom ako se podaci koriste za komercijalni razvoj. Podatak više nije dar – postaje transakcija.​

Šta to znači konkretno za Srbiju i IT sektor

Srbija ima specifičnu poziciju u ovoj priči. Sa jedne strane, IT sektor je jedan od najbrže rastućih segmenata privrede, a zemlja ima jasnu AI strategiju (2020-2025, a zatim 2025-2030) sa fokusom na etičan i odgovoran razvoj AI.

Srbija je 2025. formalizovala Institut za veštačku inteligenciju kao nacionalnu istraživačku instituciju, što je korak napred. Ali gap između nacionalne AI strategije i specifičnih propisa koji bi regulisali DHT primenu u zdravstvu, obrazovanju i posthumnim kontekstima ostaje ogroman.​

Za IT profesionalce i kompanije u Srbiji, ovo znači:

Svaka srpska kompanija koja razvija ili planira da razvija zdravstvene aplikacije sa AI komponentama mora razumeti da EU GDPR – koji je transponovan u srpski zakon – nameće ozbiljne obaveze kada je reč o obradi zdravstvenih podataka za konstruisanje personalnih modela. Data protection impact assessment (procena uticaja na zaštitu podataka, DPIA) je obavezna za DHT projekte koji obrađuju zdravstvene podatke.

Srpski zdravstveni sistem koji modernizuje digitalne servise – eZdravlje platforma – ima infrastrukturni temelj koji bi mogao da posluži kao osnova za DHT integraciju. Pilot projekti u kardiologiji (EKG analiza, Holter monitoring) već funkcionišu sa centralnom bazom podataka. Korak do DHT modela nije tehnološki nemoguć – ali pravna osnova i etički okvir moraju prethoditi implementaciji.

Za edukativni sektor, Western Balkans InfoHub u februaru 2026. registruje da Albanija već integriše AI personalizovano učenje u nacionalnom obrazovnom planu, dok Srbija ima strategiju ali bez konkretnih pilot projekata na nivou formalnog obrazovnog sistema. Ovo je prozor za srpski EdTech sektor: platforme koje integrišu student digital twin filozofiju imaju veliki potencijal za export u region, ali moraju biti dizajnirane sa GDPR compliant (usklađenim sa GDPR) arhitekturom od prvog dana.​

Etička razmatranja: pet principa kojih se mora držati industrija

Socio-etička analiza DHT-a iz Journal of Medical Ethics (PMC, 2021) identifikuje ključne vrednosti koje moraju biti ugrađene u dizajn svake DHT implementacije, a ne naknadno prilepljene kao PR odgovor na kritike:​

Korisnost (beneficence): DHT mora imati demonstrabilnu kliničku ili obrazovnu vrednost. „Jer možemo“ nije etički dovoljan odgovor za prikupljanje najsenzitivnijih podataka o osobi.

Ne-naškodljivost (non-maleficence): sistemi moraju imati fail-safe mehanizme koji sprečavaju da pogrešan output DHT-a direktno uzrokuje štetu bez međukoraka ljudske prosudbe. Lekar koji slepo veruje DHT-u bez kritičke procene nije lekar – ali ni DHT sistem koji ne upozorava na sopstvenu nesigurnost nije dobro dizajniran.

Autonomija: pacijent mora imati stvarnu, a ne formalnu kontrolu nad sopstvenim DHT-om. Pristanak mora biti dinamičan – može se povući u bilo kom momentu – a ne jednosmerna transakcija.

Pravednost (justice): DHT beneficije moraju biti dostupne svima, ne samo bogatim pacijentima ili pacijentima u razvijenim zdravstvenim sistemima. Ako personalizovana medicina postane privilegija, ona postaje instrument produbljivanja zdravstvene nejednakosti, a ne njenog smanjivanja.

Dostojanstvo: posthumni DHT mora poštovati identitet i vrednosti osobe kako je živela – ne kao komercijalnu imovinu, nego kao deo njenog nasleđa koje zaslužuje jednak respekt kao fizički ostaci.

Pet konkretnih preporuka za donosioce odluka

Na osnovu svega što smo analizirali, evo šta bi vlade, industrija i institucije morale da urade odmah – ne u neodređenoj budućnosti:

Za vlade i regulatore: Doneti poseban zakon o DHT koji jasno definiše vlasništvo, pravo na brisanje, posthumna prava i obaveze kompanije prema korisnicima DHT sistema. Srbija treba da koristi EU EHDS regulativu (2024) kao polaznu tačku za nacionalni zakon.

Za zdravstvene institucije: Uspostaviti etičke komitete osposobljene da procenjuju DHT-specifične rizike, odvojeno od standardnih kliničkih istraživačkih protokola koji nisu pisani za AI modele.

Za IT kompanije: Implementirati privacy-by-design (privatnost po dizajnu) arhitekturu od prvog commit-a, koristiti federated learning gde god je moguće, implementirati homomorphic encryption (homomorfnu enkripciju) za najsenzitivnije podatke, i uvesti jasnu politiku posthumnih prava pre lansiranja bilo kog DHT servisa.

Za korisnike: Zahtevati jasne odgovore od servisa koje koristite: gde su vaši podaci, ko ih može koristiti, šta se dešava posle vaše smrti, i da li možete obrisati sve što su prikupili o vama. Ako kompanija nema jasne odgovore – to je odgovor sam po sebi.

Za pravnu zajednicu: Početi razvijati sudski presedan i akademsku osnovu za DHT regulativu. Pitanje „da li DHT ima pravnu dušu“ nije metafora – ono zahteva konkretan odgovor u obliku kategorije pravnog statusa koja dosad ne postoji.

Zaključna reč: vaš digitalni blizanac postoji. Da li znate gde?

Postoji izvesna verovatnoća da je vaš parcijalni digitalni blizanac već negde. Svaki put kada uradite laboratorijsku analizu u privatnoj laboratoriji koja koristi cloud sistem, svaki put kada nosalice Fitbit ili Apple Watch beleže vaše otkucaje srca, svaki put kada unesete simptome u medicinski AI chatbot – delić vašeg DHT-a negde se gradi. Ne nužno celovito, ne nužno sa vašim imenom, ali kao doprinos modelu koji može da predvidi nešto o vama.

Ovo nije alarm. To je poziv na svesnost.

Digital human twin tehnologije nose u sebi neke od najlepših obećanja moderne nauke: personalizovana medicina koja ne leči statistiku nego čoveka, klinička ispitivanja koja ne zahtevaju hiljade pacijenata koji primaju placebo, obrazovanje koje se prilagođava konkretonom umu. To su dostignuća vredna podrške i razvoja.

Ali vredna su podrške samo ako se grade na etičkom i pravnom temelju koji štiti osobu čiji je blizanac. Bez tog temelja, DHT nije medicinski napredak – to je sofisticirani mehanizam ekstrakije najintimnijih podataka koji o sebi posedujete, u korist korporativnih struktura čiji su podsticaji fundamentalno drugačiji od vaših.

Pitanje na koje smo hteli da odgovorimo – da li digital twin ima pravnu dušu – nema još uvek formalni odgovor. Ali pravo pitanje je možda drugačije: da li vi imate kontrolu nad sopstvenim digitalnim nasleđem? I ako nemate – da li ste to svesno izabrali, ili vas niko nije pitao?