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本文系统综述了人工智能（AI）驱动的数字孪生在前列腺癌护理中的应用。探讨其概念、方法、应用及挑战，涵盖数字模型发展、算法应用、数据集等方面。研究发现当前存在诸多局限，未来应提升双向反馈、可解释性等，以推动前列腺癌个性化医疗发展。
1. 引言
“数字孪生” 概念早于 2010 年由美国国家航空航天局（NASA）正式提出，最初用于制造业，后逐渐在医疗领域崭露头角。癌症治疗复杂且成本高昂，前列腺癌作为常见癌症，其预防难度大，诊疗需求迫切。AI 驱动的数字孪生在多种癌症治疗中已有应用，但在前列腺癌领域尚处于起步阶段，本综述旨在填补相关研究空白。
2. 研究动机
数字孪生在医疗领域潜力巨大，但在前列腺癌治疗方面的应用还处于早期。目前，该领域对数字孪生的定义和方法尚未统一，这给评估其在前列腺癌护理中的真正潜力带来挑战。然而，鉴于前列腺癌的特点，数字孪生有望改善诊断、治疗个性化和长期监测，因此，有必要对其进行系统研究。
3. 研究范围
本综述聚焦两个相互关联的研究方向：一是探究数字孪生在癌症护理中的总体应用现状；二是明确推进前列腺癌治疗中数字孪生技术的机遇与挑战，从而全面了解该技术在前列腺癌护理中的应用情况。
4. 研究方法
4.1 文献识别策略
利用关键词搜索多个学术数据库，涵盖计算机科学、生物医学工程和临床肿瘤学等领域，以获取数字孪生技术在癌症护理方面的相关文献。
4.2 选择和精炼过程
制定纳入和排除标准，筛选出 2020 - 2024 年期间，涉及 AI 与数字孪生系统结合、讨论医疗保健实际应用且为英文的文献，最终确定 52 篇论文进行详细分析。
4.3 分析框架
重点关注 AI 驱动的方法，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法在预测癌症进展、优化治疗策略和模拟实时反应方面的应用，构建评估数字孪生在前列腺癌护理中应用的基础框架。
5. 数字表示的演变：从模型到孪生
患者表示在医疗领域经历了从简单到复杂的发展过程，可分为数字模型、数字影子和真正的数字孪生三类。
5.1 数字模型：适应性有限的静态表示
数字模型是基于现有临床和生物数据构建的物理系统静态表示，在预测前列腺癌生化复发（BCR）等方面有应用，但缺乏动态响应能力，无法随患者病情变化自动调整。
5.2 数字影子：具有增强监测功能的单向数据流
数字影子通过单向动态数据流，能持续反映患者病情变化，但缺乏双向通信渠道，不能直接影响治疗规划。
5.3 真正的数字孪生：用于个性化干预的双向反馈
真正的数字孪生实现了物理患者与虚拟表示之间的实时数据交换，可根据不断变化的预测和模拟结果动态调整治疗方案，如治疗诊断数字孪生（TDT）在前列腺癌放射性药物治疗中的应用。
5.4 数字孪生发展中的挑战与机遇
目前，前列腺癌护理中多数数字孪生系统为数字模型或数字影子，未来应向真正的双向数字孪生发展，这需要多学科协作和技术创新。
6. 数字孪生开发中的方法学途径
6.1 机器学习和深度学习模型
约 70% - 80% 的研究采用 ML 或 DL 模型，如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）等用于预测临床结果，卷积神经网络（CNN）用于分析医学图像，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）用于分析时间序列数据。
6.2 物理、数学和统计模型
约 20% - 30% 的研究使用传统的物理、数学、生物力学或统计模型，这些模型基于既定的生理原理，结合实时数据进行模拟，可提供更具解释性的结果。
6.3 混合方法
为克服单一方法的局限性，一些研究采用混合模型，结合不同方法的优势，如在放射性药物治疗中，结合机器学习和基于物理原理的模型优化治疗计划。
7. 方法和概念的比较分析
7.1 数字孪生变体：患者、病理学家和过程
数字孪生在前列腺癌护理中有三种主要应用类型：
- 患者数字孪生：整合多源数据，模拟患者疾病状态，辅助治疗规划和预后预测，还能纳入患者偏好。
- 病理学家数字孪生：模仿病理学家诊断过程，利用 AI 模型自动检测和分类癌症，加速诊断进程。
- 过程数字孪生：优化临床工作流程和治疗过程，提高医疗资源利用效率。
7.2 AI 算法在数字孪生用例中的应用
不同数字孪生应用采用不同 AI 算法：
- CNNs 用于医学图像分析：可自动分类 Gleason 模式，检测和定位肿瘤，不同架构各有优劣。
- SVMs 用于分类任务：在预测 BCR 和组织样本分类方面表现出色。
- RFs 用于预测和决策支持：能有效预测 BCR 和生存率，为临床决策提供支持。
- GANs 和变分自编码器（VAEs）用于数据增强和合成电子健康记录生成：解决数据稀缺问题，提高模型鲁棒性。
- 混合模型：结合 AI 与基于物理的方法：在放疗剂量优化和肿瘤生长模拟方面展现优势。
- Cox 回归用于生存分析：分析癌症进展的时间维度，量化风险因素，常与 AI 技术结合。
- 强化学习（RL）用于治疗优化：通过动态交互学习最优治疗策略，模拟治疗路径和患者轨迹。
- 大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）用于数据提取和图像分析：处理文本和视觉信息，增强数字孪生模型的准确性和可解释性。
8. 所用数据集和数据格式
前列腺癌数字孪生的发展依赖多种数据，包括公共数据集、临床试验和患者数据、放射组学和基因组数据等。同时，为解决数据不足问题，常使用合成和增强数据。但数据的隐私保护和集成仍是挑战。
8.1 公开可用数据集
癌症基因组图谱（TCGA）、监测、流行病学和最终结果（SEER）计划、重症监护医学信息库（MIMIC）数据库等提供多组学数据、人口统计信息和临床记录，用于模型训练和验证。
8.2 临床试验和患者数据来源
前列腺、肺癌、结直肠癌和卵巢癌筛查试验（PLCO）、DrugBank 等提供临床试验数据和药物信息。患者特定数据包括多种临床变量，存储格式多样，集成难度较大。
8.3 放射组学和基因组数据
放射组学从医学图像中提取定量特征，结合基因组数据可更全面了解疾病。但这两种数据格式不同，集成时需解决数据标准化和特征对齐问题。
8.4 合成和增强数据
GANs 用于生成合成组织病理学图像，数据增强技术可扩充现有数据集，提高模型性能，但需平衡数据隐私和数据全面性。
9. 癌症护理中数字孪生研究综述
综合 49 项研究，从框架开发、患者特定数字孪生、诊断成像应用、AI 创新等九个类别进行分析，总结了数字孪生在癌症护理中的研究现状、优势和局限性。
10. 研究差距
当前 AI 驱动的数字孪生在前列腺癌护理中存在诸多研究空白：
- 缺乏真正的双向反馈循环，限制了实时适应性。
- AI 用于自适应决策的能力未充分发挥。
- 多模态数据集成不足，无法全面反映患者病情。
- 深度学习和机器学习模型缺乏可解释性，影响临床应用。
- 数据标准化和互操作性问题阻碍模型开发和验证。
- 计算需求大，影响系统扩展性。
- 数据隐私和安全问题未得到充分解决。
- 临床验证不足，缺乏大规模临床试验数据。
- 存在算法偏见，影响医疗公平性。
11. 未来方向
未来研究应聚焦以下几个方面：
- 改善数字孪生模型的双向反馈循环，实现实时动态调整治疗策略。
- 增强 AI 模型的可解释性（XAI），提高临床信任度和透明度。
- 利用 LLMs 和 VLMs 处理和分析多模态数据，提升决策支持能力。
- 借助云计算和分布式 AI 框架，解决计算资源问题，推动大规模临床应用和验证。
12. 结论
AI 驱动的数字孪生为前列腺癌个性化护理带来变革，但在数据集成、模型可解释性和临床验证等方面面临挑战。未来需通过跨学科合作，开发自适应、可解释和可扩展的系统，以提升患者治疗效果，推动前列腺癌护理的发展。
