数字孪生与"大AI"融合：开启精准医疗新纪元

本文提出"大AI"（Big AI）概念，通过整合基于物理的数字孪生（DTs）与数据驱动的人工智能（AI），解决传统医疗模型在个性化预测中的局限性。研究证明该混合模型兼具DTs的机理解释性与AI的计算效率，已在心脏安全测试、心血管疾病预测等领域验证其价值，为FDA/EMA认可的"虚拟人类"技术发展指明方向。

　　

在医疗健康领域，个性化治疗长期面临两大挑战：基于群体数据的统计模型难以反映个体差异，而传统机理模型又受限于计算效率。随着数字孪生（Digital Twins, DTs）和人工智能（AI）技术的发展，英国伦敦大学学院（University College London）的Peter Coveney团队在《npj Digital Medicine》发表研究，提出将物理建模（Physics-Based, PB）与机器学习融合的"大AI"（Big AI）框架，为真正个体化医疗提供新范式。

研究团队采用三大关键技术：1）多尺度生物物理建模，整合从DNA到器官水平的跨尺度数据；2）生成式AI加速药物筛选，如针对SARS-CoV-2主蛋白酶的结合预测；3）不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）方法评估模型可靠性。通过虚拟人群心脏电生理仿真验证了方法的临床适用性。

物理模型：精准但缓慢的基石

基于流体力学、化学动力学等物理定律构建的DTs，能提供可验证的个性化预测。如3D心脏模型可量化药物致心律失常风险，其预测误差范围明确，但需消耗大量计算资源。

AI模型：快速但存疑的"黑箱"

机器学习虽能快速分析海量临床数据，但存在训练偏差（如西方人群数据主导）、无法解释决策机理等问题。研究特别指出，现有AI在印度次大陆人群中的应用可靠性存疑。

大AI的协同效应

通过心脏安全测试案例展示混合模型优势：生成式AI快速提出候选药物，PB模型精确评估结合亲和力，形成闭环优化。这种组合使药物发现周期从十年缩短至数月，成本降低90%以上。

跨学科应用前景

除医疗领域外，该框架已应用于气候科学（如湍流建模）和量子化学。在医疗健康领域，研究者预见DTs将通过长期健康数据追踪实现疾病预防，减少70%的住院需求。

这项研究的突破性在于：首次系统论证PB与AI的互补性，建立可解释的混合建模标准；推动监管机构（FDA/EMA）认可计算医学；为"虚拟人类全球峰会"提供理论框架。正如作者强调："大AI不是简单叠加，而是通过科学方法论重建AI的可信度"。未来需解决多模态数据整合、实时性提升等挑战，但已为个性化医疗树立新标杆。