编辑推荐：
针对传统手术在个性化、精准性和实时反馈方面的局限，研究人员开展数字孪生（DT）在外科领域的应用研究。通过构建静态、功能、影子及智能孪生模型，覆盖术前规划、术中导航至术后监测全流程，证实其可提升手术精准度与患者预后，为数据驱动的智能外科提供新范式。
在外科手术迈向精准化与智能化的进程中，传统基于经验的手术模式逐渐暴露短板：术前规划依赖二维影像导致解剖结构理解偏差，术中缺乏动态反馈难以应对组织形变，术后康复缺乏个体化数据支撑。如何将患者特异性生理信息与实时手术数据整合，构建可预测、可交互的虚拟模型，成为突破手术精准性瓶颈的关键。在此背景下，卡塔尔大学医学院（College of Medicine, Qatar University）等机构的研究团队开展了数字孪生技术在外科领域的系统性研究，相关成果发表于《npj Digital Medicine》，为手术全周期管理提供了创新解决方案。
研究团队以数字孪生的四层分级框架（静态孪生、功能孪生、影子孪生、智能孪生）为核心，结合计算机辅助手术（CAS）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）及人工智能（AI）等技术，构建了覆盖手术全流程的应用体系。研究通过多中心临床案例验证与技术整合，揭示了数字孪生在提升手术精准度、优化治疗决策及推动个性化医疗中的潜力。
关键技术方法
研究主要采用以下技术：
- 医学影像建模：利用 CT、MRI 等影像数据，通过 3D 图像分割与立体光刻技术构建患者特异性解剖模型（静态孪生）。
- 生物力学仿真：基于有限元分析（FEA）模拟组织应力分布与手术干预效果（功能孪生）。
- 实时追踪与 AR 导航：通过光学追踪系统与头戴式显示器（HMD）实现虚拟模型与实体解剖的动态配准（影子孪生）。
- AI 驱动预测模型：开发深度学习算法（如 CardioVision）分析医学影像，预测手术风险与预后（智能孪生）。
研究涉及的样本包括脊柱肿瘤、主动脉狭窄等患者的临床影像数据及手术记录，部分案例来自斯坦福医学中心、阿斯佩塔尔骨科医院等机构的合作队列。
研究结果
1. 数字孪生的分级框架与手术应用
- 静态孪生：通过 3D 打印连体婴儿共享解剖模型（如脐部联胎分离术），辅助术前方案制定与医患沟通。斯坦福医学中心的 VR 孪生模型在神经外科术前知情同意中，显著提升患者理解度与满意度。
- 功能孪生：FEA 模型模拟骨质疏松患者胫骨骨折风险及椎体成形术效果，预测手术对骨骼力学稳定性的影响。心脏导航系统（HeartNavigator）模拟经导管主动脉瓣置换术（TAVR），优化瓣膜植入方案。
- 影子孪生：Twin-S 系统在颅底手术中通过光学追踪实现手术工具与解剖结构的实时仿真，结合 AR 全息投影提升复杂结构可视化精度。中东首例 AR 导航脊柱肿瘤切除术借助静态孪生与 AR 叠加，实现毫米级切除精度。
- 智能孪生：CardioVision 深度学习工具分析主动脉狭窄患者钙化分布，预测不良事件并推荐手术路径；肝脏肿瘤热消融中，智能孪生通过实时预测热扩散范围，减少对周围组织的损伤。
2. 全周期手术管理中的应用拓展
- 患者教育与手术训练：静态 VR 孪生在阿斯佩塔尔医院用于运动员手术方案共研，Metaverse 概念为交互式教育提供新场景。VR 髋关节镜模拟器经临床验证可提升学员操作技能，且在资源有限地区通过低成本设备（如 VRiMS 项目）普及培训。
- 术中动态引导与术后监测：AR 导航系统在颅面纤维异常增生手术中实现误差 < 3mm 的精准切除；智能孪生通过植入式传感器实时追踪术后康复数据，预测血管健康与并发症风险，如腹主动脉瘤腔内修复术（EVAR）后的血流动力学监测。
- 虚拟临床试验（In-silico Trials）：利用智能孪生模拟骨科植入物性能与神经血管装置疗效，减少动物实验依赖，FDA 等监管机构正探索将计算模型纳入证据评估框架。
研究结论与意义
本研究系统论证了数字孪生技术在外科领域的全周期应用价值，通过整合多模态数据与先进算法，构建了从解剖仿真到智能决策的闭环体系。研究表明，数字孪生不仅能提升手术精准性（如 AR 导航误差控制）与患者预后，更通过虚拟试验与远程监测降低医疗成本，为资源有限地区提供可及性解决方案。然而，数据隐私、跨平台互操作性及算法偏见等挑战仍需跨学科协作攻克。随着监管标准的完善与技术迭代，数字孪生有望重塑外科手术范式，推动 “数据驱动型精准医疗” 的全面落地。其核心价值在于将患者个体特征转化为可计算、可模拟的数字实体，实现从 “标准化治疗” 向 “个性化干预” 的革命性跨越。
