数字孪生与Big AI：真正个性化医疗的未来
想象一个未来场景：医生在决定治疗方案或选择更健康的生活方式前，可以在计算机中模拟患者的身体状况。这就是人体数字孪生技术（DTs）的目标。
生物物理数字孪生从个体的DNA到细胞、组织、器官乃至整个身体，通过整合实时和纵向数据来模拟、预测和优化健康结果¹。这些模型通过严格的置信度估计——科学家称为不确定性量化（UQ）——提供预测可靠性评估。数字孪生在医学中已有诸多应用实例²，包括免疫学³、癌症研究⁴和心脏病学领域。近期心脏和循环系统器官级代码的首次整合标志着全尺寸人体数字孪生的重要里程碑⁵。这种发展势头从首届虚拟人类全球峰会²的举办和将于2025年10月23-24日在巴塞罗那召开的第二届峰会筹备工作中可见一斑⁶。
基于物理的模型：精确可量化但运算缓慢
基于物理模型是数字孪生的基础，其通过流体力学和化学动力学等物理定律方程模拟生物系统。当基础生物学和输入参数明确时，这些模型能提供精确预测，尽管多数模型在某种程度上存在近似性。虽然简化了生物复杂性，但其预测结果具有科学可验证性并符合置信区间要求。其最大优势在于使用患者个体数据，这意味着预测不是基于群体数据的机器学习平均值，而是既精确又个性化的结果。
人工智能模型：缺陷明显但运算快速
人工智能主要指机器学习算法，通过大规模数据集学习模式来实现预测或分类。AI能在基础生物学机制不明确时快速产出令人印象深刻的结果——这使其在信息缺失场景中具有优势。但存在权衡取舍：AI更擅长内插而非外推，目前尚缺乏可靠的不确定性量化方法。与能解释因果机制的物理模型不同，AI模型通常无法提供原理性解释——只能输出结果，这种"黑箱"特性使其在医疗等高风险应用中难以获得信任。实际上，这种方式跳过了科学过程的严谨性，缺乏对机制的洞察⁷。
AI的输出质量完全取决于训练数据质量。当数据存在偏见、不完整或不一致时（全球健康数据中因过度依赖西方世界数据而普遍存在此现象），其预测结果可能不可靠。试问，一个基于白人男性数据训练的AI系统如何能可靠应用于南亚人群？尽管存在这些缺陷，AI仍在全球范围内被用于支持临床决策⁸。
Big AI：融合物理模型与AI的优势
由此诞生了Big AI这一创新方法：研究人员正将基于物理的模型与AI模型整合为统一框架。这种混合模型既保留了数字孪生的科学严谨性和可解释性，又融合了机器学习的灵活性和速度。
Big AI平衡了基于物理模型的精确性与AI系统的速度灵活性，特别是在建模中那些理解不足或计算量巨大的环节。一个典型应用中，生成式AI模型会提出潜在药物候选物，再通过物理模型评估这些药物与特定蛋白质的结合效果。该评分结果反馈给AI系统以优化下一轮建议，形成协同循环。
Big AI在医疗领域的应用
心脏安全性测试是Big AI的显著应用实例，其中AI通过训练三维心脏药物作用模拟数据实现预测。其他应用包括心血管疾病预测¹⁰、神经外科¹¹和生理建模¹²。这种融合方法不仅提升数字孪生技术¹³，还获得美国FDA和欧洲EMA¹⁴¹⁵¹⁶的官方认可。
在商业化药物研发领域应用Big AI具有革命性意义：将基于物理的方法与生成式AI结合，既使前者更灵活，又使后者更可靠。类似方法已应用于SARS-CoV-2主蛋白酶抑制剂的药物发现¹⁹，通过AI预测结合能后，物理模型验证候选药物效果。这种工作流完善了全计算流程的药物研发²⁰。长远来看，数字孪生将通过纵向数据采集和长期预测建模，帮助个体预防疾病，减少对医院诊疗的依赖。
Big AI在其他领域的拓展
由理论引导的AI已渗透到气候科学²¹、天气预报²²、量子化学²³和湍流建模²⁴²⁵等多个领域。这些学科与医学一样，都需要既快速可扩展又可解释且符合自然规律的模型。实践证明，理论与数据驱动的混合学习效果优于单一方法。通过融合基于物理模型的可解释性和AI的速度优势，Big AI将引领真正个性化、预测性医学的新时代。
【全文结束】
