近日，溫州醫(yī)科大學附屬眼視光醫(yī)院張康教授團隊以及“國際醫(yī)學數字孿生聯盟“在Elsevier旗下Patterns期刊上發(fā)表了一項關于數字孿生技術在醫(yī)療領域的最新研究成果。

引言：

在醫(yī)療科技日新月異的今天，醫(yī)療數字孿生技術正逐漸成為個性化疾病預防和治療的重要工具，它的潛力正在被全球醫(yī)學界廣泛認可。通過整合多模態(tài)數據，如臨床信息、實時生理數據和個體基因組、轉錄組、蛋白質組等-omics數據，醫(yī)療數字孿生技術構建了高度個性化的虛擬模型，為患者提供精準的健康管理和治療方案。

然而，數據隱私和安全始終是醫(yī)療領域的一大挑戰(zhàn)。為解決這一問題，溫州醫(yī)科大學附屬眼視光醫(yī)院張康教授團隊以及“國際醫(yī)學數字孿生聯盟“在Elsevier旗下Patterns期刊發(fā)表了一篇題為“Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine”的文章，提出利用大規(guī)模AI模型和大語言模型(LLMs)來提升醫(yī)療數字孿生的預測能力和診斷準確性，同時通過聯邦學習和區(qū)塊鏈技術確保數據隱私和安全，解決數據孤島問題，促進數據共享和合作，以確保醫(yī)療數據在共享和分析過程中得到充分保護。

研究亮點：

并且在實際的應用中，醫(yī)療數字孿生技術如同患者的“數字雙胞胎”，能夠實時反映個體的健康狀況，進行疾病預測，實現早發(fā)現、早治療，顯著提升疾病管理的效率。通過持續(xù)的健康監(jiān)控，數字孿生技術可以提供動態(tài)的健康指導，幫助醫(yī)生和患者共同制定更有效的治療策略，優(yōu)化治療效果，降低醫(yī)療成本。因此，項目的研究亮點亦極具價值性：

1、多模態(tài)數據整合：全面整合臨床數據、實時生理變化和個體的 -omics數據，創(chuàng)建高度個性化的醫(yī)療數字孿生，有效提升診斷和治療的精準性。

2、實時監(jiān)控和健康預測：利用數字孿生技術進行實時監(jiān)控和健康預測，提供動態(tài)健康指導，優(yōu)化個體化疾病管理和治療策略。

3、高效的AI集成：通過大規(guī)模AI模型和大語言模型(LLMs)，提升醫(yī)療數字孿生的預測能力和診斷準確性，推動個性化醫(yī)療的發(fā)展。

4、隱私保護和數據安全：采用聯邦學習和區(qū)塊鏈技術，確保數據隱私和安全，解決數據孤島問題，促進醫(yī)療數據的共享和合作。

論文簡介：

數字孿生的基本概念

正如《Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine》的文章中所闡述的，數字孿生是任何物理實體的數字和虛擬表示，其核心是使用從物理實體收集的數據來更新數字對應物的數學模型。這種迭代方法使得生成的數據與物理實體的數據無區(qū)別。數字孿生廣泛用于工程和制造業(yè)，如監(jiān)控和建模過程、優(yōu)化效率等。

在醫(yī)學背景下，物理實體可以是患者，包括其所有的分子、生理、生活方式和環(huán)境信息。虛擬實體則是患者的數字復制品，這些數字復制品具有與患者相似的特征，能夠利用從患者收集的數據預測和模擬生物過程或疾病狀態(tài)。

因此，將數字孿生在醫(yī)療中分為應用和平臺開發(fā)兩塊內容作為此次項目的針對性研究：

一、數字孿生在醫(yī)療中的應用

數字孿生技術在醫(yī)療中的應用前景極為廣闊，包括個性化醫(yī)療、實時健康監(jiān)控、疾病預測與管理、手術規(guī)劃與模擬、以及醫(yī)療設備的設計和優(yōu)化。具體應用場景包括：

個性化醫(yī)療：通過整合個體的多模態(tài)數據(如基因組、表觀基因組、蛋白質組、代謝組等)，數字孿生可以提供個性化的疾病風險評估和治療建議。例如，數字孿生可以根據個體的基因組信息預測對特定藥物的反應，從而優(yōu)化藥物治療方案。

實時健康監(jiān)控：通過與患者的實時數據連接，數字孿生可以提供動態(tài)的健康監(jiān)控和疾病預警。例如，對于糖尿病患者，數字孿生可以實時監(jiān)控血糖水平，提供個性化的飲食和生活方式建議，減少并發(fā)癥的發(fā)生。

疾病預測與管理：數字孿生可以模擬疾病的進展，預測治療效果，并提供個性化的疾病管理方案。例如，在癌癥治療中，數字孿生可以根據患者的腫瘤基因組信息預測治療反應，調整治療策略，提高治療效果。

手術規(guī)劃與模擬：通過數字孿生技術，外科醫(yī)生可以在虛擬環(huán)境中模擬手術過程，優(yōu)化手術方案，減少手術風險。例如，在復雜的心臟手術中，數字孿生可以幫助外科醫(yī)生規(guī)劃最佳的手術路徑，減少對健康組織的損傷。

醫(yī)療設備的設計和優(yōu)化：數字孿生技術可以用于醫(yī)療設備的設計和優(yōu)化，提高設備的性能和安全性。例如，通過數字孿生技術，可以模擬心臟起搏器在不同患者體內的工作情況，優(yōu)化其設計，提高治療效果。

醫(yī)療數字孿生平臺的開發(fā)

醫(yī)療數字孿生(Digital Twin, DT)平臺的開發(fā)可以分為四個階段，每個階段在功能和復雜性上逐步提高，最終實現物理世界和數字世界的深度融合。

階段1：靜態(tài)孿生

靜態(tài)孿生是最簡單的DT模型，基于回顧性數據和連續(xù)學習過程創(chuàng)建患者模型模板。靜態(tài)孿生是一種傳統的仿真和建模練習，主要離線進行分析，以假設驅動的數學建模為特征。靜態(tài)孿生通過傳感器數據收集物理系統的狀態(tài)，并以此建立數據驅動的數學模型。例如，飛利浦開發(fā)的HeartNavigator就是一個靜態(tài)孿生的實例，用于心臟手術規(guī)劃和模擬。

階段2：進展孿生

進展孿生整合觀測數據，表示患者的當前狀態(tài)，并可靠地預測未來狀態(tài)的轉變。它需要現有的模擬技術、模型推理、數據同化和高性能計算，以構建和測試實時、動態(tài)的大規(guī)模模型。進展孿生結合時間或進展信息，構建一個反映物理實體演變的動態(tài)統計機器學習模型。例如，三維腦類器官細胞培養(yǎng)模型可以重現阿爾茨海默病、肌萎縮性側索硬化癥和小頭癥等人類腦生理的各個方面。

階段3：操作孿生

操作孿生是實時的網絡物理系統，使用持續(xù)連接監(jiān)控物理環(huán)境中的狀態(tài)變化，代表物理和虛擬實體之間的實時互動。例如，自動胰島素注射器可以通過持續(xù)監(jiān)控患者血液中的葡萄糖數據(來自葡萄糖監(jiān)測儀)，確定準確的胰島素注射劑量，而不是依賴固定的注射時間表。

階段4：自主孿生

自主孿生是DT平臺演變的終極階段，數字世界和物理世界實現深度融合，代表物理-虛擬共存的最高水平。自主虛擬實體能夠獨立運行，同時與物理世界無縫互動。這種整合可以創(chuàng)建一個元宇宙，其中充滿無數高分辨率的自主虛擬實體。例如，可以開發(fā)一個自主的DT大腦，基于硅內表示并自主演變，動態(tài)反映實際大腦的生物物理信息，進行有效的增強干預。自主孿生結合先進的虛擬現實平臺，可以革新外科手術實踐，通過對每位患者的模擬手術提供現實的性能反饋。

未來展望

盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，數字孿生技術仍站在醫(yī)療創(chuàng)新的前沿，在醫(yī)療中的應用前景廣闊，它不僅為患者帶來更精準的健康管理和治療方案，更為醫(yī)療行業(yè)帶來了數據驅動的新機遇。有望實現個性化醫(yī)療，提高治療效果，并且推動醫(yī)療保健的創(chuàng)新發(fā)展。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，數字孿生技術將在更多醫(yī)療領域發(fā)揮重要作用，推動醫(yī)療行業(yè)的數字化轉型和升級。并且隨著技術的成熟和應用的深化，我們有理由相信，數字孿生技術將為醫(yī)療領域帶來革命性的變革，開啟一個全新的個性化醫(yī)療時代。

溫州醫(yī)科大學附屬眼視光醫(yī)院張康教授團隊以及“國際醫(yī)學數字孿生聯盟“的研究成果為這一愿景的實現奠定了堅實的基礎，也為全球醫(yī)療科技的發(fā)展指明了方向。我們期待這項技術能夠早日惠及更多患者，為醫(yī)療行業(yè)帶來更大的進步和發(fā)展。

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