综述：公共卫生应急准备中的社会数字孪生：调查、分类与新兴范式

这篇开创性综述系统阐述了社会数字孪生（SDT）技术在公共卫生应急中的革命性应用。作者创新性地提出"Rehan分类法"，将感染管理划分为起始、传播、控制、对抗和恢复五阶段，并首次提出智能服务范式SDTaaS（社会数字孪生即服务）和HMaaS（医疗元宇宙即服务）。通过分析SEIR模型扩展、联邦学习（FL）和区块链等关键技术，揭示了数字孪生（DT）在疫情预测、资源优化和个性化医疗中的转化潜力，为应对未来流行病提供了跨学科解决方案。

　　

社会数字孪生技术重塑公共卫生防御体系

引言

COVID-19大流行暴露了传统公共卫生体系的脆弱性，而社会数字孪生（Societal Digital Twin, SDT）技术的出现为疫情防控提供了全新范式。这项源自工业4.0的数字化技术，通过创建虚拟社会系统镜像，实现了对疫情发展全周期的动态模拟与精准干预。

技术原理与架构

数字孪生的核心是建立物理实体的虚拟映射，通过物联网（IoT）设备实时采集社会健康数据，借助人工智能（AI）算法进行疫情传播建模。典型的SDT系统包含五层架构：数据采集层通过可穿戴设备获取生命体征；网络通信层采用5G/6G实现低延迟传输；边缘计算层（EDT）处理实时分析；云端分析层（CDT）运行复杂模型；决策层输出防控建议。

创新分类体系

Rehan分类法开创性地将SDT应用划分为：

1. 1.

   感染起始预测（SDTII）：识别病媒传播源头

2. 2.

   传播动态模拟（SDTIS）：采用扩展SEIRD模型和时空卷积网络（TCN）

3. 3.

   防控策略优化（SDTIC）：基于虚拟现实（VR）的社交距离算法SoDAIVR

4. 4.

   疾病对抗系统（SDTICom）：人类免疫系统数字孪生原型

5. 5.

   恢复监测系统（SDTIR）：社会经济重建评估

关键技术突破

在疫情传播预测方面，Catalonia地区研究团队开发的SCVEIR_bRHUD模型，通过废水监测数据与临床数据的交叉验证，将预测准确率提升37%。新加坡总医院（SGH）的3D-DOSS系统则通过建筑信息建模（BIM）技术，实现了院内感染热点的实时可视化定位。

智能服务新范式

SDTaaS（社会数字孪生即服务）采用订阅制模式，使医疗机构能按需调用疫情预测资源。而医疗元宇宙（HMaaS）通过混合现实（MR）技术，支持全球专家在虚拟空间协同分析疫情数据，某试点项目显示可使应急响应速度提升60%。

挑战与展望

当前SDT发展面临数据异构性、算法偏见和算力需求三大瓶颈。未来需重点发展：

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  生成式数字孪生：创建虚拟人群进行疫苗临床试验

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  认知数字孪生：自主优化防控策略的AI系统

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  联邦数字孪生网络（IoFDT）：实现跨区域疫情联防联控

随着Cell Collective等协作平台的普及，数字孪生技术正推动公共卫生管理从"被动应对"向"主动防御"转型，为构建人类卫生健康共同体提供关键技术支撑。