医疗数字孪生技术：开启个性化疾病预测与治疗优化的新时代|AI_新浪财经

转自：衡水日报

　　近日，温州医科大学附属眼视光医院张康教授团队以及“国际医学数字孪生联盟“在Elsevier旗下Patterns期刊上发表了一项关于数字孪生技术在医疗领域的最新研究成果。

　引言：

　　在医疗科技日新月异的今天，医疗数字孪生技术正逐渐成为个性化疾病预防和治疗的重要工具，它的潜力正在被全球医学界广泛认可。通过整合多模态数据，如临床信息、实时生理数据和个体基因组、转录组、蛋白质组等-omics数据，医疗数字孪生技术构建了高度个性化的虚拟模型，为患者提供精准的健康管理和治疗方案。

　　然而，数据隐私和安全始终是医疗领域的一大挑战。为解决这一问题，温州医科大学附属眼视光医院张康教授团队以及“国际医学数字孪生联盟“在Elsevier旗下Patterns期刊发表了一篇题为“Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine”的文章，提出利用大规模AI模型和大语言模型(LLMs)来提升医疗数字孪生的预测能力和诊断准确性，同时通过联邦学习和区块链技术确保数据隐私和安全，解决数据孤岛问题，促进数据共享和合作，以确保医疗数据在共享和分析过程中得到充分保护。

研究亮点：

　　并且在实际的应用中，医疗数字孪生技术如同患者的“数字双胞胎”，能够实时反映个体的健康状况，进行疾病预测，实现早发现、早治疗，显著提升疾病管理的效率。通过持续的健康监控，数字孪生技术可以提供动态的健康指导，帮助医生和患者共同制定更有效的治疗策略，优化治疗效果，降低医疗成本。因此，项目的研究亮点亦极具价值性：

1、多模态数据整合：全面整合临床数据、实时生理变化和个体的 -omics 数据，创建高度个性化的医疗数字孪生，有效提升诊断和治疗的精准性。

2、实时监控和健康预测：利用数字孪生技术进行实时监控和健康预测，提供动态健康指导，优化个体化疾病管理和治疗策略。

3、高效的AI集成：通过大规模AI模型和大语言模型(LLMs)，提升医疗数字孪生的预测能力和诊断准确性，推动个性化医疗的发展。

4、隐私保护和数据安全：采用联邦学习和区块链技术，确保数据隐私和安全，解决数据孤岛问题，促进医疗数据的共享和合作。

论文简介：

　　数字孪生的基本概念

　　正如《Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine》的文章中所阐述的，数字孪生是任何物理实体的数字和虚拟表示，其核心是使用从物理实体收集的数据来更新数字对应物的数学模型。这种迭代方法使得生成的数据与物理实体的数据无区别。数字孪生广泛用于工程和制造业，如监控和建模过程、优化效率等。

　　在医学背景下，物理实体可以是患者，包括其所有的分子、生理、生活方式和环境信息。虚拟实体则是患者的数字复制品，这些数字复制品具有与患者相似的特征，能够利用从患者收集的数据预测和模拟生物过程或疾病状态。

因此，将数字孪生在医疗中分为应用和平台开发两块内容作为此次项目的针对性研究：

　　一、数字孪生在医疗中的应用

　　数字孪生技术在医疗中的应用前景极为广阔，包括个性化医疗、实时健康监控、疾病预测与管理、手术规划与模拟、以及医疗设备的设计和优化。具体应用场景包括：

个性化医疗：通过整合个体的多模态数据(如基因组、表观基因组、蛋白质组、代谢组等)，数字孪生可以提供个性化的疾病风险评估和治疗建议。例如，数字孪生可以根据个体的基因组信息预测对特定药物的反应，从而优化药物治疗方案。

实时健康监控：通过与患者的实时数据连接，数字孪生可以提供动态的健康监控和疾病预警。例如，对于糖尿病患者，数字孪生可以实时监控血糖水平，提供个性化的饮食和生活方式建议，减少并发症的发生。

疾病预测与管理：数字孪生可以模拟疾病的进展，预测治疗效果，并提供个性化的疾病管理方案。例如，在癌症治疗中，数字孪生可以根据患者的肿瘤基因组信息预测治疗反应，调整治疗策略，提高治疗效果。

手术规划与模拟：通过数字孪生技术，外科医生可以在虚拟环境中模拟手术过程，优化手术方案，减少手术风险。例如，在复杂的心脏手术中，数字孪生可以帮助外科医生规划最佳的手术路径，减少对健康组织的损伤。

医疗设备的设计和优化：数字孪生技术可以用于医疗设备的设计和优化，提高设备的性能和安全性。例如，通过数字孪生技术，可以模拟心脏起搏器在不同患者体内的工作情况，优化其设计，提高治疗效果。

医疗数字孪生平台的开发

　　医疗数字孪生(Digital Twin, DT)平台的开发可以分为四个阶段，每个阶段在功能和复杂性上逐步提高，最终实现物理世界和数字世界的深度融合。

阶段1：静态孪生

　　静态孪生是最简单的DT模型，基于回顾性数据和连续学习过程创建患者模型模板。静态孪生是一种传统的仿真和建模练习，主要离线进行分析，以假设驱动的数学建模为特征。静态孪生通过传感器数据收集物理系统的状态，并以此建立数据驱动的数学模型。例如，飞利浦开发的HeartNavigator就是一个静态孪生的实例，用于心脏手术规划和模拟。

阶段2：进展孪生

　　进展孪生整合观测数据，表示患者的当前状态，并可靠地预测未来状态的转变。它需要现有的模拟技术、模型推理、数据同化和高性能计算，以构建和测试实时、动态的大规模模型。进展孪生结合时间或进展信息，构建一个反映物理实体演变的动态统计机器学习模型。例如，三维脑类器官细胞培养模型可以重现阿尔茨海默病、肌萎缩性侧索硬化症和小头症等人类脑生理的各个方面。

阶段3：操作孪生

　　操作孪生是实时的网络物理系统，使用持续连接监控物理环境中的状态变化，代表物理和虚拟实体之间的实时互动。例如，自动胰岛素注射器可以通过持续监控患者血液中的葡萄糖数据(来自葡萄糖监测仪)，确定准确的胰岛素注射剂量，而不是依赖固定的注射时间表。

阶段4：自主孪生

　　自主孪生是DT平台演变的终极阶段，数字世界和物理世界实现深度融合，代表物理-虚拟共存的最高水平。自主虚拟实体能够独立运行，同时与物理世界无缝互动。这种整合可以创建一个元宇宙，其中充满无数高分辨率的自主虚拟实体。例如，可以开发一个自主的DT大脑，基于硅内表示并自主演变，动态反映实际大脑的生物物理信息，进行有效的增强干预。自主孪生结合先进的虚拟现实平台，可以革新外科手术实践，通过对每位患者的模拟手术提供现实的性能反馈。