多年来，制造和工程公司一直在使用产品和系统的数字模型来增强设计、模拟和维护。与计算机模拟不同，这些数字模型结合了物联网（IoT）数据，以预测真实世界系统对变化的响应。现在，医疗技术专家正将这一概念应用于最复杂的系统——人体。
革命性的潜力
数字模型的概念可以追溯到至少20世纪60年代的NASA太空计划，但在新冠疫情期间，它在健康领域的应用得到了更多的关注。理论上，一个准确的数字孪生可以监测患者的健康状况，并在需要时作为多种不同疗法的测试平台。
人工智能（AI）、大数据和数据科学的迅速发展将推动数字孪生技术的发展，使其有能力彻底改变整个医疗系统。根据2024年《npj数字医学》杂志上的一篇综述文章《健康领域的数字孪生：范围审查》，数字孪生“不仅仅是物理系统的数字复制品或虚拟模型，而是一个经过精心设计的表示，能够实时忠实反映现实世界的系统，分析其行为，并利用先进的模拟、机器学习和推理提供预测性见解，帮助决策。”
另一项最近的研究探讨了数字孪生在数字健康领域的兴趣，发现尽管它们在初级保健中仍然探索不足，但它们有可能“改善诊断、治疗、护理协调和远程监控”。
商业界对该技术的兴趣并不令人意外。去年，中国宣布所谓的生物数字孪生将成为其“未来产业”之一。据MarketsandMarkets预测，到2028年，全球医疗领域数字孪生市场的规模可能达到210亿美元。
基本的数字孪生技术正在被一些试图改善健康的人试用。加州初创公司Twin Health正在使用其基于AI的全身数字孪生技术复制用户的代谢情况，并生成建议帮助他们减肥。这些数字孪生体是通过传感器数据（如血糖监测器和血压袖带）、实验室结果以及饮食和活动数据生成的。相关的应用程序可以提供关于饮食、运动、睡眠、压力和其他影响健康的因素的每日建议。2023年发表在《内分泌实践》杂志上的一项针对319名2型糖尿病患者的研究发现，数字孪生有助于显著改善患者的高血糖和脂肪肝疾病标志物。另一项于去年发表在《科学报告》上的研究跟踪了1,853名2型糖尿病患者，发现使用数字孪生的患者血糖控制更好，对糖尿病药物的需求也更少，结论是数字孪生可能是糖尿病管理中的“变革工具”。
精确建模心脏
心脏病是大多数人的主要死因，因此它是几个数字孪生项目的研究重点。英国Adsilico公司是从利兹大学分拆出来的，该公司收集大量数据，创建由AI生成的数字心脏，可以代表特定患者的指标，如血压、体重、MRI和CT数据，以及疾病和种族信息。然后将心脏植入物的数字孪生体插入AI模拟中，以检查是否有不良反应。该公司表示，与传统的临床试验相比，这种方法可以节省时间和金钱，同时捕捉更多的人体生理多样性，从而进行更全面的测试并提供更安全的医疗设备。
其他一些心脏孪生的可能性正在日本国立脑心血管中心与NTT研究所的合作中进行探索，该合作汇集了美国和日本的科学家。这项合作旨在将已知的人类心血管系统的生理学知识转化为一个模型，该模型可以模拟各种药物疗法和其他治疗方法，以观察其对虚拟患者的影响。目标不仅是个性化的生物孪生，还包括一个可以根据孪生体的反应自动诊断和治疗患者的系统。
“我们试图创建一个人的心脏的精确模拟。”NTT研究所负责人、日本最大电信公司的成员Kazuhiro Gomi说，“通过这种方式，我们可以自动化程序，在急性衰竭或心脏病发作后恢复患者。借助IT和连接性，你可以在世界任何地方提供这种顶级治疗，并降低医疗成本。”
该项目的概念自主闭环干预系统（ACIS）将包括一个连接到患者的药物输送装置，控制药物的时间和剂量，以及他们的数字孪生心血管系统数据和普通人群的数据。该装置将监测患者，更新数字孪生体，并根据需要调整剂量。医生将输入治疗目标并监督。
目前，这仍然是科幻场景，但研究人员正在开发ACIS的基础：一个非AI的机械模型，其中包含代表心脏收缩和血液循环的电路模拟，还包含了肺、肾和激素活动的数据。然而，一个挑战是使系统的参数与医学文献中的值相匹配，这是一项困难的任务，因为只有某些生理功能可以测量。研究人员采用了贝叶斯推断统计技术，基于有限的临床数据推导出参数概率。经过26轮迭代后，结果在模型的20个输出中均在临床值的0.1标准差范围内。
“将会有这些参数的分布，作为任何患者的数字孪生。”NTT医疗与健康信息学实验室的科学家Jon Peterson说。他说，可能还需要5到10年才能使该系统准备好进行临床试验，但这又是实现作为预警系统和测试平台的数字双胞胎梦想的一步。“我们将预先计算一个数字人口，所以每个人至少已经计算出了他们的数字孪生的基本部分。”
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