评估CFIR 2.0在识别医疗保健领域数字孪生实施挑战方面的作用：架起工程界与医疗界之间的桥梁

《Frontiers in Digital Health》：Evaluating CFIR 2.0 in identifying digital twin implementation challenges in healthcare: bridging the dichotomy between engineering and healthcare communities

本研究通过CFIR 2.0框架分析家庭诊所数字孪生（DT）实施案例，发现CFIR能有效识别组织、财务及运营类挑战（如技术整合障碍、数据安全合规问题），但遗漏技术建模、传感器可靠性等关键工程问题，同时DT文献中未充分涉及实施科学关注的财务可持续性和跨部门协作挑战。研究强调需建立融合工程与社会科学的DT实施框架，以促进技术落地并解决医工协作鸿沟。

　　数字孪生（Digital Twin, DT）技术在医疗系统（Healthcare Systems, HSs）中展现出巨大的潜力，其核心优势在于能够通过实时操作数据和预先分析能力，实现对医疗环境的动态模拟和优化。然而，尽管DT技术具有显著的优势，其在医疗系统的实际应用仍面临诸多挑战，这些挑战不仅源于技术本身的复杂性，还与医疗系统的社会技术特性密切相关。本研究旨在探讨更新版的实施研究综合框架（Consolidated Framework for Implementation Research, CFIR 2.0）在识别DT实施障碍方面的有效性，并尝试弥合实施科学（Implementation Science, IS）与DT工程领域之间的知识鸿沟。

医疗系统通常需要大量资源投入以改善患者护理质量和运营效率，例如引入新的技术、流程或指南。然而，即便干预措施本身具有高质量和基于证据，其在实际中的效果仍可能受多种因素影响。DT技术提供了一种创新的解决方案，通过虚拟模型与现实系统的双向数据流动和自动化推理能力，使医疗系统能够在不干扰日常临床流程的前提下，对干预措施进行低风险测试，并提前识别可能的实施风险。这种能力为医疗管理者和一线医护人员提供了更全面的干预影响评估，有助于实现“五重目标”（Quintuple Aim），即提升患者护理质量、改善医护人员福祉、促进健康公平、提高系统效率以及增强医疗系统的可持续性。

尽管DT技术具备这些优势，但其在医疗系统中的实施仍面临诸多挑战。医疗系统的复杂性由生物过程、人类决策和信息技术之间的动态交互所驱动，这使得DT的实施成为一项高度复杂的任务。随着DT技术在医疗领域的广泛预期应用，识别这些挑战变得尤为重要。然而，目前学术界对DT实施障碍的讨论仍存在分歧，尤其是在实施科学与工程领域之间。实施科学界强调医疗系统中社会技术的复杂性，并借助如CFIR等综合框架来识别实施障碍。相比之下，DT工程界则主要关注技术本身的成熟度，而较少考虑实施过程中的社会因素。

本研究采用CFIR 2.0框架，对一家家庭医学诊所的DT实施案例进行了深入分析。该诊所作为医疗系统中的关键组成部分，承担着许多患者的首诊任务，并且常常面临高强度的工作压力。通过半结构化访谈，我们与四个关键利益相关者群体（包括家庭医学专家、工程师、组织心理学家和实施科学家）进行了交流，旨在识别DT实施过程中可能遇到的各种障碍。访谈结果被归纳为七个主题：技术、数据相关、财务与经济、法规与伦理、组织、运营和人员。随后，我们将这些主题与DT文献中的挑战进行了交叉分析，以评估CFIR 2.0在识别DT实施障碍方面的有效性。

研究发现，CFIR 2.0在识别医疗系统中DT实施的组织和运营障碍方面表现出色，但对技术层面和数据相关的挑战识别不足。例如，数据碎片化、模型延迟、个性化需求、数据同步、传感器可靠性等问题在DT文献中被广泛讨论，但在CFIR 2.0的访谈中并未得到充分反映。这表明，尽管CFIR 2.0是一个成熟的实施研究框架，但在应对DT这类新兴、复杂且数据密集型技术时仍存在局限性。与此同时，CFIR 2.0也识别出了一些在DT文献中未被提及的挑战，例如组织层面的变革阻力、财务不确定性以及实施过程中的利益相关者参与不足。这些挑战反映了实施科学界对DT实施的重视，也提示DT工程界需要更多地关注实施过程中的社会因素。

此外，本研究还揭示了医疗系统中实施DT所需的关键条件。例如，DT的成功实施不仅依赖于技术的成熟度，还需要强大的数据基础设施、合理的财务规划、清晰的法规框架以及有效的组织文化支持。同时，DT的推广还需要解决利益相关者之间的沟通障碍和信任问题，尤其是在临床决策过程中，如何确保DT输出的透明性和可解释性，是提升其可接受性和可持续性的关键。在实际应用中，医疗管理者和医生需要能够理解DT的运作机制，并在必要时对DT生成的建议进行干预，这进一步强调了构建可解释性模型和提供决策支持的重要性。

通过对比CFIR 2.0与DT文献中的挑战，我们发现两者的交集主要集中在组织、财务和运营层面。这些挑战虽然在DT实施过程中非常重要，但往往被忽视或低估。例如，组织文化、领导层支持、资源分配和流程调整等问题，对于DT的顺利实施至关重要。然而，DT文献中较少涉及这些因素，这提示我们需要加强跨学科合作，以确保DT技术能够真正融入医疗实践。另一方面，CFIR 2.0虽然能够识别一些DT实施中的关键障碍，但未能涵盖技术模型构建、数据同步和传感器可靠性等核心问题，这表明该框架需要进一步优化，以更好地适应DT这类新兴技术的实施需求。

本研究的结论强调，为了实现DT在医疗系统中的成功应用，必须加强实施科学与DT工程领域的协作。实施科学界可以为DT的实施提供结构化的分析工具和策略，而DT工程界则可以为实施科学界提供关于技术特性的深入见解。这种双向的知识转移不仅有助于解决当前的实施障碍，还能为未来DT技术的推广和优化提供新的视角和方法。通过这种方式，我们可以更好地应对DT在医疗系统中的复杂挑战，从而最大化其对医疗效率和患者结果的潜在影响。

此外，本研究还指出了未来研究的方向。首先，需要进一步完善CFIR 2.0框架，使其能够更全面地识别DT实施中的技术与数据相关问题。这可能包括增加与模型构建、实时数据同步、传感器可靠性和数据治理相关的构建模块。其次，应开展跨医疗环境的纵向研究，以探索DT实施过程中组织、技术和社会技术动态的变化趋势。第三，应加强工程界与医疗界之间的协作，以制定最佳实践路径，解决技术与非技术层面的障碍。最后，研究还强调了构建可解释性模型和透明决策支持系统的重要性，这不仅有助于提升DT的可接受性，还能增强其在医疗实践中的可持续性。

总之，DT技术在医疗系统中的应用前景广阔，但其成功实施依赖于多方面的努力。这不仅需要技术上的创新，还需要在组织文化、财务规划、法规遵循和利益相关者参与等方面进行深入探讨和有效协调。通过跨学科合作和框架的持续优化，我们可以更好地应对DT实施过程中的复杂挑战，推动其在医疗领域的广泛应用，最终实现提升患者护理质量、改善医护人员福祉和提高医疗系统效率的目标。