디지털 트윈 (Digital Twin, DT) 기술은 수술 계획 및 개인 맞춤형 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 보유하고 있습니다. 그러나 상호작용이 가능한 환자 맞춤형 해부학적 트윈을 생성하는 것은 현재 계산 집약적인 서버 측 렌더링 (Server-Side Rendering, SSR) 또는 고가의 로컬 워크스테이션에 의존하고 있으며, 이는 특히 자원 제한 환경 (Resource-Constrained Settings, RCS)에서 배포에 상당한 장벽을 형성합니다. 본 논문은 고충실도 해부학적 디지털 트윈에 대한 접근성을 민주화하는 분산형 클라이언트 측 WebGPU 아키텍처를 제시합니다. 표준 서버 측 렌더링 파이프라인을 우회함으로써, 이 프레임워크는 저가형 통합 에지 GPU (edge GPUs)에서 결정론적 단일 패스 레이마칭 (single-pass raymarching) 및 형태학적 기울기 (morphological gradient) 계산을 직접 실행합니다. 클라우드 렌더링 솔루션에 내재된 네트워크 지연 시간을 제거함으로써, 시스템은 920.0ms 미만의 첫 픽셀 도달 시간 (Time to First Pixel, TTFP)을 달성하고 82.0 FPS 이상의 안정적인 상호작용성을 유지합니다. 연속적인 상호작용 충실도 (Continuous Interaction Fidelity)는 유니폼 버퍼 (uniform buffers)를 통해 유지되어, 동적인 임상 의사결정을 위한 조직 매개변수의 지연 없는 조작을 가능하게 합니다. 환자 맞춤형 MRI 스캔의 복잡한 3D 의료 시뮬레이션이 딥러닝 (deep learning)이나 외부 계산 의존성 없이 브라우저에서 네이티브로 실행될 수 있음을 증명함으로써, 이 아키텍처는 의료 디지털 트윈의 광범위한 임상 도입을 위한 확장 가능하고 저렴한 기반을 제공합니다.