醫療數字孿生技術：開啟個性化疾病預測與治療優化的新時代

近日，溫州醫科大學附屬眼視光醫院張康教授團隊以及“國際醫學數字孿生聯盟“在Elsevier旗下Patterns期刊上發表了一項關於數字孿生技術在醫療領域的最新研究成果。

引言：

在醫療科技日新月異的今天，醫療數字孿生技術正逐漸成為個性化疾病預防和治療的重要工具，它的潛力正在被全球醫學界廣泛認可。通過整合多模態數據，如臨床資訊、實時生理數據和個體基因組、轉錄組、蛋白質組等-omics數據，醫療數字孿生技術構建了高度個性化的虛擬模型，為患者提供精準的健康管理和治療方案。

然而，數據隱私和安全始終是醫療領域的一大挑戰。為解決這一問題，溫州醫科大學附屬眼視光醫院張康教授團隊以及“國際醫學數字孿生聯盟“在Elsevier旗下Patterns期刊發表了一篇題為“Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine”的文章，提出利用大規模AI模型和大語言模型(LLMs)來提升醫療數字孿生的預測能力和診斷準確性，同時通過聯邦學習和區塊鏈技術確保數據隱私和安全，解決數據孤島問題，促進數據共用和合作，以確保醫療數據在共用和分析過程中得到充分保護。

研究亮點：

並且在實際的應用中，醫療數字孿生技術如同患者的“數字雙胞胎”，能夠實時反映個體的健康狀況，進行疾病預測，實現早發現、早治療，顯著提升疾病管理的效率。通過持續的健康監控，數字孿生技術可以提供動態的健康指導，幫助醫生和患者共同制定更有效的治療策略，優化治療效果，降低醫療成本。因此，項目的研究亮點亦極具價值性：

1、多模態數據整合：全面整合臨床數據、實時生理變化和個體的 -omics數據，創建高度個性化的醫療數字孿生，有效提升診斷和治療的精準性。

2、實時監控和健康預測：利用數字孿生技術進行實時監控和健康預測，提供動態健康指導，優化個體化疾病管理和治療策略。

3、高效的AI整合：通過大規模AI模型和大語言模型(LLMs)，提升醫療數字孿生的預測能力和診斷準確性，推動個性化醫療的發展。

4、隱私保護和數據安全：採用聯邦學習和區塊鏈技術，確保數據隱私和安全，解決數據孤島問題，促進醫療數據的共用和合作。

論文簡介：

數字孿生的基本概念

正如《Concepts and Applications of Digital Twins in Healthcare and Medicine》的文章中所闡述的，數字孿生是任何物理實體的數字和虛擬表示，其核心是使用從物理實體收集的數據來更新數字對應物的數學模型。這種迭代方法使得生成的數據與物理實體的數據無區別。數字孿生廣泛用於工程和製造業，如監控和建模過程、優化效率等。

在醫學背景下，物理實體可以是患者，包括其所有的分子、生理、生活方式和環境資訊。虛擬實體則是患者的數字複製品，這些數字複製品具有與患者相似的特徵，能夠利用從患者收集的數據預測和模擬生物過程或疾病狀態。

因此，將數字孿生在醫療中分為應用和平臺開發兩塊內容作為此次項目的針對性研究：

一、數字孿生在醫療中的應用

數字孿生技術在醫療中的應用前景極為廣闊，包括個性化醫療、實時健康監控、疾病預測與管理、手術規劃與模擬、以及醫療設備的設計和優化。具體應用場景包括：

個性化醫療：通過整合個體的多模態數據(如基因組、表觀基因組、蛋白質組、代謝組等)，數字孿生可以提供個性化的疾病風險評估和治療建議。例如，數字孿生可以根據個體的基因組資訊預測對特定藥物的反應，從而優化藥物治療方案。

實時健康監控：通過與患者的實時數據連接，數字孿生可以提供動態的健康監控和疾病預警。例如，對於糖尿病患者，數字孿生可以實時監控血糖水準，提供個性化的飲食和生活方式建議，減少並發癥的發生。

疾病預測與管理：數字孿生可以模擬疾病的進展，預測治療效果，並提供個性化的疾病管理方案。例如，在癌症治療中，數字孿生可以根據患者的腫瘤基因組資訊預測治療反應，調整治療策略，提高治療效果。

手術規劃與模擬：通過數字孿生技術，外科醫生可以在虛擬環境中模擬手術過程，優化手術方案，減少手術風險。例如，在複雜的心臟手術中，數字孿生可以幫助外科醫生規劃最佳的手術路徑，減少對健康組織的損傷。

醫療設備的設計和優化：數字孿生技術可以用於醫療設備的設計和優化，提高設備的性能和安全性。例如，通過數字孿生技術，可以模擬心臟起搏器在不同患者體內的工作情況，優化其設計，提高治療效果。

醫療數字孿生平臺的開發

醫療數字孿生(Digital Twin, DT)平臺的開發可以分為四個階段，每個階段在功能和複雜性上逐步提高，最終實現物理世界和數字世界的深度融合。

階段1：靜態孿生

靜態孿生是最簡單的DT模型，基於回顧性數據和連續學習過程創建患者模型模板。靜態孿生是一種傳統的倣真和建模練習，主要離線進行分析，以假設驅動的數學建模為特徵。靜態孿生通過感測器數據收集物理系統的狀態，並以此建立數據驅動的數學模型。例如，飛利浦開發的HeartNavigator就是一個靜態孿生的實例，用於心臟手術規劃和模擬。

階段2：進展孿生

進展孿生整合觀測數據，表示患者的當前狀態，並可靠地預測未來狀態的轉變。它需要現有的模擬技術、模型推理、數據同化和高性能計算，以構建和測試實時、動態的大規模模型。進展孿生結合時間或進展資訊，構建一個反映物理實體演變的動態統計機器學習模型。例如，三維腦類器官細胞培養模型可以重現阿爾茨海默病、肌萎縮性側索硬化症和小頭症等人類腦生理的各個方面。

階段3：操作孿生

操作孿生是實時的網路物理系統，使用持續連接監控物理環境中的狀態變化，代表物理和虛擬實體之間的實時互動。例如，自動胰島素注射器可以通過持續監控患者血液中的葡萄糖數據(來自葡萄糖監測儀)，確定準確的胰島素注射劑量，而不是依賴固定的注射時間表。

階段4：自主孿生

自主孿生是DT平臺演變的終極階段，數字世界和物理世界實現深度融合，代表物理-虛擬共存的最高水準。自主虛擬實體能夠獨立運作，同時與物理世界無縫互動。這種整合可以創建一個元宇宙，其中充滿無數高解析度的自主虛擬實體。例如，可以開發一個自主的DT大腦，基於硅內表示並自主演變，動態反映實際大腦的生物物理資訊，進行有效的增強干預。自主孿生結合先進的虛擬現實平臺，可以革新外科手術實踐，通過對每位患者的模擬手術提供現實的性能反饋。

未來展望

儘管面臨諸多挑戰，數字孿生技術仍站在醫療創新的前沿，在醫療中的應用前景廣闊，它不僅為患者帶來更精準的健康管理和治療方案，更為醫療行業帶來了數據驅動的新機遇。有望實現個性化醫療，提高治療效果，並且推動醫療保健的創新發展。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，數字孿生技術將在更多醫療領域發揮重要作用，推動醫療行業的數字化轉型和升級。並且隨著技術的成熟和應用的深化，我們有理由相信，數字孿生技術將為醫療領域帶來革命性的變革，開啟一個全新的個性化醫療時代。

溫州醫科大學附屬眼視光醫院張康教授團隊以及“國際醫學數字孿生聯盟“的研究成果為這一願景的實現奠定了堅實的基礎，也為全球醫療科技的發展指明瞭方向。我們期待這項技術能夠早日惠及更多患者，為醫療行業帶來更大的進步和發展。