導讀：隨著對數(shù)字孿生（DT）的探索以及物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的進步，DT在現(xiàn)代醫(yī)學中的應用研究將會越來越多。根據(jù)健康市場報告，到2025年，全球醫(yī)療保健領域的物聯(lián)網支出預計將達到1882億美元，增長率為21.0%，人均衛(wèi)生支出將達到1795，增長率為1.50%。

理想情況下，DT是精準醫(yī)療的解決方案。如果個人擁有自己的DT，將醫(yī)療設備診斷與醫(yī)療輔助設備診斷相結合，將為個人健康管理和醫(yī)療保健服務提供新的平臺和新的方法；通過DT、大數(shù)據(jù)處理和數(shù)字模擬，可以為患者找到準確的治療目標和合適的藥物或治療方法，實現(xiàn)精準醫(yī)療；在醫(yī)院或臨床科室建立DT，可以有效管理醫(yī)療資源和以需求為導向的醫(yī)療活動規(guī)劃。 

1、DT與慢性病健康監(jiān)測

一般來說，慢性病具有種類多、病程長、發(fā)病率高、治愈難度大等特點。尤其是老年人身體虛弱，記憶力差，對醫(yī)療的知識和信息不足，需要更多的關懷和社區(qū)醫(yī)療服務。

DT可以作為疾病實時監(jiān)測、醫(yī)療指導和危機預警的有效解決方案。健康服務平臺根據(jù)老年人的生理參數(shù)建立DT模型，通過可穿戴設備和手機獲取老年人的實時健康數(shù)據(jù)，對可能出現(xiàn)的異常情況進行及時計算分析，實現(xiàn)危機預警。

DT可以更好地支持癡呆癥等慢性病的護理，從而確保更高的準確性和個性化，也可以將治療方法和藥物的信息傳遞給模型進行驗證，優(yōu)化治療方案，最終實現(xiàn)對老年人疾病的早期診斷或預防。

DT將追蹤一個人的生命歷程，利用可穿戴傳感器收集的數(shù)據(jù)和個人登記的生活方式，實現(xiàn)從臨床醫(yī)學到預防醫(yī)學的轉變。設想一個人擁有全生命周期的DT體，從出生即開始收集數(shù)據(jù)形成虛擬孿生并伴隨成長過程，可以作為終生健康記錄或醫(yī)學實驗對象；醫(yī)療機構可以通過多種感知方式獲取人體數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的實時連接是全生命周期DT體的基礎，保證DT模型的準確性；人們可以及時獲取自身身體狀況信息，預測風險的發(fā)生，并適當調整飲食或作息時間。

利用DT體和流行病學大數(shù)據(jù)，醫(yī)療系統(tǒng)可以對患者的健康狀況進行實時監(jiān)測，預測個體隨時可能發(fā)生的疾病風險，針對個人的生活方式及時提出疾病預防方法和建議。

2、DT與疾病精準診斷

使用多來源數(shù)據(jù)可以很好地產生DT患者，使用各種醫(yī)學掃描和可穿戴設備收集數(shù)據(jù)，例如CT、磁共振成像、發(fā)射CT 和彩色超聲等；血常規(guī)、尿常規(guī)、酶學等生化數(shù)據(jù)模擬微環(huán)境和基本生命體征，讓虛擬患者更加精確。理想的DT模型應該整合患者的所有數(shù)據(jù)和所有類型的發(fā)病機制，形成多層模塊。不同類型的數(shù)據(jù)可以通過不同類型模塊之間的關系圖形成聯(lián)接（例如信使 RNA 和蛋白質）。

此外，網絡工具可以鏈接來自不同類型組織模型細胞之間的相互作用，從而創(chuàng)建一個逼真的復雜DT患者；DT 患者不僅僅限于分子特征，對于必須避免過敏原的嚴重哮喘患者還應該考慮環(huán)境因素；其他還有歷史數(shù)據(jù)、病歷、健康預測數(shù)據(jù)、手術模擬數(shù)據(jù)和虛擬藥檢數(shù)據(jù)等。收集的數(shù)據(jù)必須是完整的，并且適合在建模和決策制定中進行分析。

因此，使用人體的DT，醫(yī)療系統(tǒng)可以預測個體對感染或損傷的免疫反應，從而可以對疾病進行精準診斷，在很多方面起到挽救生命的作用。

3、DT與疾病精準治療

當一個人罹患疾病，專家可以不用與患者面診，只需在數(shù)據(jù)和模型的幫助下進行遠程視頻咨詢，即可確定疾病的原因或進行預防。

在手術前，DT可以協(xié)助制定手術方案，外科醫(yī)生使用虛擬顯示器在虛擬人體上評估手術方案，從多個角度對多個模塊進行安全性和可行性驗證，改進操作流程直至滿意。在手術過程中，DT可以拓寬手術視野、警示盲點的危險、預測隱性出血，并根據(jù)情況幫助準備或應對行動。此外，DT可用作驗證解剖結構并避免對結構造成不必要損壞。

將分子細胞水平的虛擬數(shù)據(jù)納入藥物的虛擬實驗和臨床試驗，可以大大縮短藥物的研發(fā)周期，減少藥物對人體的不良作用。

DT在治療惡性腫瘤時起著至關重要的作用。利用基于計算機算法的方法和生物信息學原理，根據(jù)個體患者的DT模型選擇對惡性腫瘤更有效的治療方案，從而提高患者的生存率和生活質量；將患者的基因型數(shù)據(jù)放入預測抗癌藥物療效的計算模型中，通過模型輸出患者對單一或多種藥物的敏感性，幫助醫(yī)生確定最適合癌癥患者的治療藥物。以上都有助于實現(xiàn)癌癥患者的精準治療。

4、DT與醫(yī)療資源管理和培訓

在醫(yī)院中，資源管理和臨床部門可以使用DT來解決醫(yī)療資源缺乏的問題，尤其是在 COVID-19大流行期間。例如，梅特私立醫(yī)院的放射科創(chuàng)建了一個DT，利用DT提供的信息，醫(yī)院調整了放射科的規(guī)劃和組織，從而減少了患者的等待時間，提高了醫(yī)院的效率，并廣泛應用于醫(yī)院的其他科室，例如，可以根據(jù)患者流量調整醫(yī)生的面診時間，根據(jù)設備的DT預測故障的發(fā)生并及時修復，減少出錯率和醫(yī)院的損失。

此外，虛擬人體還可以用來培訓醫(yī)務人員，從而提高醫(yī)術水平、治療成功率和醫(yī)院的教學水平。

結語：DT在醫(yī)學上的應用不僅限于疾病的診斷和治療，還可以用于健康和疾病狀態(tài)的預測，提供對健康和疾病的定量理解，實現(xiàn)精準醫(yī)療，將個性化治療的優(yōu)勢變?yōu)楝F(xiàn)實。盡管DT技術在醫(yī)療領域存在技術和倫理方面的問題還亟待解決，但進展令人鼓舞，而且在整個醫(yī)療領域有進一步應用的潛力和機會。在現(xiàn)有研究基礎上，需要對DT在醫(yī)學上進行更多嘗試，以解決傳統(tǒng)方法無法完全解決的疾病實時監(jiān)測、動態(tài)分析和精準治療等問題。

參考文獻：Sun T, He X, Li Z. Digital twin in healthcare: Recent updates and challenges. Digit Health，2023（9）：1-13

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網址: 數(shù)字孿生：個性化精準醫(yī)療的解決方案和應用場景 http://m.gysdgmq.cn/newsview491396.html