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如果有一种数字化的“虚拟病人”可以准确地告诉你某项治疗对某人是否奏效，那该有多酷？听起来有点科幻，但我们现在就正朝着这个方向前进。
数字孪生技术对医疗行业的重要性，就相当于人类基因组测序对医疗的重要性一样。有瑞典研究人员最近这样写道：“鉴于医学问题的重要性，数字孪生的潜力值得在与人类基因组计划类似的规模上进行协同研究。”
数字孪生技术并不新鲜。计算机建模和模拟在工程和制造等其他领域很常见，数字孪生的根源可以追溯到20世纪70年代阿波罗十三号太空计划期间的NASA。但是数字孪生对于医疗行业来说是很新鲜的，因为该技术正在这个领域获得越来越多的关注，将在未来几年继续成倍增长。
2021年有1/4的医疗业高管表示，他们所在的组织正在试水数字孪生技术，此外有66%的医疗行业高管预计，未来三年他们对数字孪生的投资将会有所增加。
数字孪生可以提高医疗组织的绩效，发现需要改进的地方，提供定制化和个性化的医疗和诊断方案，支持新药和新设备的开发。
那么数字孪生技术对医疗到底意味着什么？
数字孪生技术对个性化医疗意味着什么？
数字孪生技术充当着物理世界和数字世界之间的桥梁，使用实时数据和其他来源的数据支持学习、推理和重新校准，以改进决策。简而言之，数字孪生是一种高度复杂的数字模型，是物理事物的精准孪生，对于医疗行业来说，这里的“事物”就是指人体，对人体的建模要复杂得多。
使用数字孪生对个人的基因构成、生理特征和生活方式进行建模，以打造个性化的医疗。因此，与专注于更大样本组的精准医学技术相比，数字孪生具有更加个性化的特点。
把人体数字化，创建一个人体内部系统和器官功能齐全的复制品，其目的是为了加强医疗手段和患者治疗方案。器官建模中的数字孪生技术能给医生带来很多好处，例如发现还未恶化的疾病、试验治疗方法、改进手术准备等等。
数字孪生医疗应用正在崛起
在个性化医疗领域，我们看到数字孪生在虚拟器官、基因组医学、个性化健康信息、定制药物治疗、全身扫描和手术计划方面都取得了进展。
一个很好的例子是2014年启动的Living Heart项目，旨在利用众包来创建人类心脏的开源数字孪生。
该项目将为计算机化的心血管医学打下统一的基础，作为教育和培训、医疗器械设计、测试、临床诊断和监管科学的通用技术基础，为现有的和未来的尖端创新直接转化为改进患者护理的措施创造有效的途径。
在基因组医学方面，有瑞典研究人员使用类风湿关节炎小鼠模型关节中基因活动的网络分析生成了一个数字孪生，用于预测不同类型和不同剂量的关节炎药物的效果。现有类风湿性关节炎药物的无效性大约在40%到70%，而基于数字孪生的计算让研究人员能够筛选出数千种还未经过测试的药物，以预测可能更有效的药物。
瑞士的Empa研究中心正在研究运用数字孪生技术优化慢性疼痛患者的药物剂量。年龄和生活方式等特征有助于定制数字孪生，帮助预测止痛药的效果。此外，患者提供了有关于不同剂量校准数字孪生精度有效性的信息。
医疗领域面临的7个数字孪生技术挑战
然而挑战也是存在的，下面就是数字孪生技术在医疗行业带来的一些挑战：
需要强大的IT基础设施：如果没有互连的、成熟的物联网基础设施，数字孪生将不具备有效以实现既定目标。 需要收集有用的数据：数据需要是无噪音的，数据流需要是恒定的、不间断的。如果数据较差且不一致，那么数字孪生就存在性能不佳的风险，因为数字孪生处理的数据可能是较差的、有缺失的。 需要确保隐私和安全：为了克服这一挑战，数字孪生的关键支持技术——数据分析和物联网——必须是遵循现有实践的、符合不断更新的安全和隐私法规。 在组织内赢得并保持对该技术的信任：需要在基础层面进一步讨论和解释数字孪生技术，以确保最终用户和组织了解数字孪生所能带来的好处和它存在的局限性，从而克服信任挑战。 管理期望值：讨论大家对于数字孪生的期望值，包括积极因素和消极因素，确保在开发数字孪生系统时采取适当的行动措施。 整合标准化建模：从初始设计到数字孪生仿真阶段都需要一种标准的方法，确保用户是能够理解的，同时确保开发和实施数字孪生的每个阶段之间顺畅的信息流。 考虑道德影响：数字孪生会加剧不平等。数字孪生可能不是每个人都可以使用的技术，在数字孪生群体中识别出的模式可能会导致孤立和歧视。因此，随着这项新兴技术不断成熟，你需要实施治理措施，包括确保数据使用透明度、衍生收益、数据隐私等方案采取措施。
数字孪生技术的光明未来
数字孪生市场规模预计将从2019年的38亿美元增长到2025年的358亿美元。
数字孪生技术是2022年医疗领域最重要的技术趋势之一，有可能帮助医疗行业更快速、以更经济的方式为患者提供治疗方案。