数字孪生：个性化精准医疗的解决方案和应用场景

导读：随着对数字孪生（DT）的探索以及物联网、大数据和人工智能等技术的进步，DT在现代医学中的应用研究将会越来越多。根据健康市场报告，到2025年，全球医疗保健领域的物联网支出预计将达到1882亿美元，增长率为21.0%，人均卫生支出将达到1795，增长率为1.50%。

理想情况下，DT是精准医疗的解决方案。如果个人拥有自己的DT，将医疗设备诊断与医疗辅助设备诊断相结合，将为个人健康管理和医疗保健服务提供新的平台和新的方法；通过DT、大数据处理和数字模拟，可以为患者找到准确的治疗目标和合适的药物或治疗方法，实现精准医疗；在医院或临床科室建立DT，可以有效管理医疗资源和以需求为导向的医疗活动规划。 

1、DT与慢性病健康监测

一般来说，慢性病具有种类多、病程长、发病率高、治愈难度大等特点。尤其是老年人身体虚弱，记忆力差，对医疗的知识和信息不足，需要更多的关怀和社区医疗服务。

DT可以作为疾病实时监测、医疗指导和危机预警的有效解决方案。健康服务平台根据老年人的生理参数建立DT模型，通过可穿戴设备和手机获取老年人的实时健康数据，对可能出现的异常情况进行及时计算分析，实现危机预警。

DT可以更好地支持痴呆症等慢性病的护理，从而确保更高的准确性和个性化，也可以将治疗方法和药物的信息传递给模型进行验证，优化治疗方案，最终实现对老年人疾病的早期诊断或预防。

DT将追踪一个人的生命历程，利用可穿戴传感器收集的数据和个人登记的生活方式，实现从临床医学到预防医学的转变。设想一个人拥有全生命周期的DT体，从出生即开始收集数据形成虚拟孪生并伴随成长过程，可以作为终生健康记录或医学实验对象；医疗机构可以通过多种感知方式获取人体数据，数据的实时连接是全生命周期DT体的基础，保证DT模型的准确性；人们可以及时获取自身身体状况信息，预测风险的发生，并适当调整饮食或作息时间。

利用DT体和流行病学大数据，医疗系统可以对患者的健康状况进行实时监测，预测个体随时可能发生的疾病风险，针对个人的生活方式及时提出疾病预防方法和建议。

2、DT与疾病精准诊断

使用多来源数据可以很好地产生DT患者，使用各种医学扫描和可穿戴设备收集数据，例如CT、磁共振成像、发射CT 和彩色超声等；血常规、尿常规、酶学等生化数据模拟微环境和基本生命体征，让虚拟患者更加精确。理想的DT模型应该整合患者的所有数据和所有类型的发病机制，形成多层模块。不同类型的数据可以通过不同类型模块之间的关系图形成联接（例如信使 RNA 和蛋白质）。

此外，网络工具可以链接来自不同类型组织模型细胞之间的相互作用，从而创建一个逼真的复杂DT患者；DT 患者不仅仅限于分子特征，对于必须避免过敏原的严重哮喘患者还应该考虑环境因素；其他还有历史数据、病历、健康预测数据、手术模拟数据和虚拟药检数据等。收集的数据必须是完整的，并且适合在建模和决策制定中进行分析。

因此，使用人体的DT，医疗系统可以预测个体对感染或损伤的免疫反应，从而可以对疾病进行精准诊断，在很多方面起到挽救生命的作用。

3、DT与疾病精准治疗

当一个人罹患疾病，专家可以不用与患者面诊，只需在数据和模型的帮助下进行远程视频咨询，即可确定疾病的原因或进行预防。

在手术前，DT可以协助制定手术方案，外科医生使用虚拟显示器在虚拟人体上评估手术方案，从多个角度对多个模块进行安全性和可行性验证，改进操作流程直至满意。在手术过程中，DT可以拓宽手术视野、警示盲点的危险、预测隐性出血，并根据情况帮助准备或应对行动。此外，DT可用作验证解剖结构并避免对结构造成不必要损坏。

将分子细胞水平的虚拟数据纳入药物的虚拟实验和临床试验，可以大大缩短药物的研发周期，减少药物对人体的不良作用。

DT在治疗恶性肿瘤时起着至关重要的作用。利用基于计算机算法的方法和生物信息学原理，根据个体患者的DT模型选择对恶性肿瘤更有效的治疗方案，从而提高患者的生存率和生活质量；将患者的基因型数据放入预测抗癌药物疗效的计算模型中，通过模型输出患者对单一或多种药物的敏感性，帮助医生确定最适合癌症患者的治疗药物。以上都有助于实现癌症患者的精准治疗。

4、DT与医疗资源管理和培训

在医院中，资源管理和临床部门可以使用DT来解决医疗资源缺乏的问题，尤其是在 COVID-19大流行期间。例如，梅特私立医院的放射科创建了一个DT，利用DT提供的信息，医院调整了放射科的规划和组织，从而减少了患者的等待时间，提高了医院的效率，并广泛应用于医院的其他科室，例如，可以根据患者流量调整医生的面诊时间，根据设备的DT预测故障的发生并及时修复，减少出错率和医院的损失。

此外，虚拟人体还可以用来培训医务人员，从而提高医术水平、治疗成功率和医院的教学水平。

结语：DT在医学上的应用不仅限于疾病的诊断和治疗，还可以用于健康和疾病状态的预测，提供对健康和疾病的定量理解，实现精准医疗，将个性化治疗的优势变为现实。尽管DT技术在医疗领域存在技术和伦理方面的问题还亟待解决，但进展令人鼓舞，而且在整个医疗领域有进一步应用的潜力和机会。在现有研究基础上，需要对DT在医学上进行更多尝试，以解决传统方法无法完全解决的疾病实时监测、动态分析和精准治疗等问题。

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

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