由AI驱动的数字孪生技术有望彻底改变医生理解和治疗心脏病的方式。但如果用于构建这些虚拟模型的医疗数据忽略了男女之间的生物学差异，真正个性化医疗的前景可能无法完全实现。
人工智能正开始重塑医生研究和治疗心脏病的方式。其中最具雄心的想法之一是"数字孪生"：一种基于患者医疗数据构建的计算机模型，使研究人员能够模拟疾病可能如何发展以及治疗方案可能如何发挥作用。
在心脏病学领域，这些模型结合医学影像、临床记录和生物数据来创建心脏的虚拟版本。未来，医生可能先在这一数字模型上测试治疗策略，然后再应用于患者。
但一个重要的科学问题正在浮现：如果用于构建这些模型的医疗数据缺失了男女之间重要的生物学差异，该怎么办？
随着数字健康技术逐渐接近临床应用，确保这些工具反映人类生物学的全部多样性变得越来越重要。
在我们于艾克斯-马赛大学进行的关于炎症性心脏病的患者特异性计算模型研究中（由Civis联盟资助的MYOCAR3项目），我们开始看到男女免疫反应的差异如何影响这些疾病的发展，以及它们可能如何在未来的数字模型中呈现。
心脏医学中数字孪生的前景
数字孪生正吸引着欧洲越来越多的关注，被视为推进精准医疗的一种方式。
研究人员希望构建能够捕捉每个个体独特生物学特征的个性化模型，而不是基于在大群体中观察到的平均反应来治疗患者。多个欧洲倡议正在探索这种方法。
由欧盟委员会支持的欧洲虚拟人体双胞胎倡议(European Virtual Human Twin Initiative, VHT)旨在加速医疗保健领域数字孪生技术的发展。其他项目，如SimCardioTest，则专注于构建患者特异性心血管模型，以改善诊断和治疗规划。
这些努力汇集了工程师、临床医生和数据科学家，以更好地理解复杂的心脏疾病。但这些模型的成功在很大程度上取决于一个关键因素：用于构建它们的数据的质量和代表性。
当医疗数据无法代表所有人
过去十年，研究人员越来越认识到，生物医学研究有时将男性生物学视为默认标准。
《自然》杂志发表的一项广为引用的分析报告显示，在许多临床前研究中，雄性动物的数量历史上比雌性动物多出约五倍。
在心血管医学中，这种不平衡很重要。
根据世界卫生组织的数据，心脏病仍然是全球主要死因，每年造成近1800万人死亡。
然而，心脏病对女性和男性的影响并非完全相同。症状、疾病机制和对治疗的反应可能有所不同。
炎症性心脏病提供了一个显著的例子。心肌炎是一种心脏肌肉的炎症，可能在病毒感染后发生，在极少数情况下也可能在接种疫苗后发生。
全球估计表明，心肌炎每年影响约180万人，并且在男性中的发生率比女性高两到四倍，尤其是在年轻人中。
发表在《循环》等期刊上的研究表明，这些差异可能与免疫反应、激素影响和心脏组织生物学的变异有关。
对于开发数字心脏模型的科学家来说，这提出了一个重要的问题：如果数据集未能充分捕捉这些生物学差异，数字孪生能否准确地再现疾病在不同患者中的表现方式？
从性别差异到性别敏感医学
这些担忧是生物医学研究向所谓性别敏感医学更广泛转变的一部分。
这一新兴领域认识到，生物性别和社会文化性别因素都会影响健康、疾病进展和对治疗的反应。
研究人员越来越多地将这些维度整合到医学研究、临床实践和医疗保健教育中。
例如，苏黎世大学医院心脏中心已经开发出专门针对性别敏感心脏病学的咨询。研究人员分析国际数据集，在大型患者队列中识别模式，并生成新的临床数据，以更好地理解性别如何影响心血管疾病。
同时，欧洲科学合作正在努力加强研究中对性别差异的考虑。
欧洲倡议COST行动EU-SABV是首个专注于改进如何将"性别作为生物变量"整合到生物医学研究中的全欧洲努力，有助于确保研究产生对不同患者群体既严格又相关的发现。
这些努力共同旨在生成更好的数据集，这是可靠数字健康技术的基本基础。
构建更好的数字医学
数字孪生代表了心血管医学中最令人兴奋的前沿之一。未来，这些模型可能允许医生模拟疾病进展，虚拟测试疗法，并为个别患者量身定制治疗方案。
但数字医学的前景最终取决于塑造这些模型的数据。
如果这些数据未能反映男女之间的生物学差异，即使是最先进的算法也可能遗漏部分情况。
因此，确保数字孪生反映人类生物学的全部多样性将至关重要。只有这样，这些技术才能实现真正个性化医疗的承诺，不是针对"平均"患者，而是针对每一位患者。
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