综述：数字孪生——其在医疗保健领域的未来

《Medicine》：Digital twins – their future in healthcare

本文综述探讨了数字孪生（Digital Twin）在医疗领域的应用前景与挑战。文章指出，数字孪生作为器官、个体或医疗过程的虚拟仿真，在个性化医疗、疾病预测、改善治疗结果及虚拟临床试验等方面潜力巨大，但其发展受限于数据复杂性、真实世界证据整合以及代理人工智能（Agentic AI）带来的透明度与伦理问题。作者认为，在解决这些挑战之前，数字孪生在医疗保健中的应用将受限。

　　

¹在医疗保健领域，数字孪生（Digital Twin）是指为改善或评估医疗保健而设计的，对器官、个人或医疗流程进行的计算机生成仿真。它本质上是一个数字副本，能够实时分析因干预和治疗而在物理对应物中可能发生的变化和反应。

数字孪生正在医疗保健中得到日益广泛的应用。它们可以创建患者、单个器官或医疗环境模型，以评估新干预措施或流程的潜在效果。数字孪生在医学中具有许多潜在益处。

¹个性化医疗– 数字孪生可以创建患者生理机能的虚拟表示，整合来自医疗记录、遗传信息和可穿戴设备等多种来源的数据。这使得医生能够模拟患者身体对不同治疗的反应，从而制定更个性化、更有效的治疗计划。

¹疾病预测与预防– 通过分析患者数据的趋势和模式，数字孪生可以通过观察生物标志物和观察性变化趋势来预测疾病发作的可能性和潜在进展。

²改善治疗结果– 数字孪生使医生能够在为患者实施治疗前，虚拟评估不同的治疗方案。这减少了试错过程，提高了治疗成功的可能性。在心血管疾病领域，与标准护理相比，数字孪生已显示出可将结果改善25%。²

¹虚拟临床试验– 数字孪生可用于模拟患者在临床试验中的反应，有可能加速药物开发进程，并减少对大规模实体试验的需求。

数字孪生的创建方法

创建数字孪生的过程通常涉及数据采集、处理和模型生成，生成的模型会不断更新以反映物理实体的变化。

数据采集包括从医疗记录、诊断测试结果、用药史以及可穿戴设备和植入物的实时数据中收集信息。

在数据处理阶段，应用机器学习（Machine Learning）和人工智能（AI）来创建算法，分析所获取的数据以识别模式和关系。

生物伦理问题

尽管有上述考虑，但使用代理人工智能（Agentic AI）带来了一些生物伦理挑战。

²代理人工智能决策的“黑箱”性质– 代理人工智能的内部运作和决策可能是不透明的，并且对人类而言是“不可理解的”，人们无法理解决策是如何达成的。

²对自主性的影响– 我们目前对知情同意（Consent）的理解是，应向患者提供足够的信息以使同意具有意义。然而，当决策由复杂且不透明的AI系统做出时，确保真正的知情同意变得充满挑战。

解决数字孪生挑战的途径

整体来看，仅使用代理人工智能似乎并不能解决数字孪生的所有挑战，但这仍然是一种有价值的资源。解决这些挑战的途径可能包括开发更透明、可解释的人工智能模型，以及建立强有力的伦理和监管框架。

总之，数字孪生在医疗保健领域前景广阔，特别是在个性化医疗、疾病预测和治疗优化方面。然而，其广泛应用仍面临数据整合、模型复杂性以及由代理人工智能引发的伦理挑战（如决策不透明和患者自主性受影响）等限制。在这些问题得到充分解决之前，数字孪生在医疗保健中的适用性将是有限的。未来的工作需要聚焦于技术创新与伦理考量之间的平衡，以释放其全部潜力。