数字孪生（Digital Twin）的使用已在各个领域和行业中激增，最近在医疗保健领域出现了激增。Twin Health（健康数字孪生）概念有望彻底改变整个医疗保健系统，包括管理和交付、疾病治疗和预防以及康复疗养，改善医疗保健并改善全球数百万人的生活质量。
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什么是数字孪生
在复杂动态系统的研究中，研究不同设计选择和方案的含义的一种经济有效的方法是通过虚拟模型模拟物理实体。虚拟模型称为数字孪生，是物理实体对象的虚拟表示，涵盖其开发和进展 的整个生命周期，有助于整体决策。
在工业制造中，数字孪生用于整个产品生命周期，在投资物理原型和资产之前模拟、预测和优化产品和生产系统。数字孪生不仅仅是物理系统的数字复制品或虚拟模型，它可以是一种复杂的表示，旨在实时忠实地反映现实世界的系统，分析其行为，并使用高级模拟、人工智能和推理提供预测见解以帮助决策。
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数字孪生的历史
20世纪60年代，NASA太空计划首次采用了数字孪生概念，用于模拟航天器能够实时调试飞行问题。这一概念在阿波罗13号任务中得到了成功运用，当时航天器发生故障，NASA团队必须模拟阿波罗13号上的情况，才能将航天器和宇航员带回地球。
最初，数字孪生被描述为静态孪生，代表物理系统的数字复制品。随着概念的进步，出现了新的迭代，包括“镜像孪生”、“影子孪生”以及最新的“智能孪生”，用来模拟临床试验设计和智能随机对照实验。
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数字孪生的应用
近年来，人工智能、算法系统、物联网和传感器等技术的不乱完善和融合，使得数字孪生能够实际应用于航空航天、汽车、能源管理、城市规划、建筑、环境管理、气候建模和医疗保健等多个领域。
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数字孪生与医疗保健
在医学领域，数字孪生的应用潜力开始表现，特别是在精准医疗、癌症治疗、个性化康复疗养、个性化诊断、治疗计划、护理和保健。
我们设想，数字孪生可以为医疗保健带来许多机会，包括计算机临床试验设计、医疗器械设计、药物发现、护理协调、治疗设计和手术计划等。患者个体化差异，在开发针对特定患者的数字孪生时，收集深度数字模型非常重要。
健康数字孪生有望彻底改变我们对待医疗保健的方法。通过创建患者的个性化模型，医生、保健护理和研究人员可以在问题变得严重之前识别潜在的健康风险，然后这些信息可以用于制定个性化的预防计划，包括调整饮食、运动计划和药物预防。数字孪生在医疗领域最有前途的应用之一是在糖尿病研究领域。
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数字孪生在
糖尿病管理中的潜力
糖尿病是全球健康的真正威胁。它不分社会经济地位，也不分国界。根据2019年IDF（国际糖尿病联合会）统计，全球约有4.63亿糖尿病患者，到2045年将上升到7亿。
2016年WHO（世界卫生组织）的全球糖尿病报告增加了关于2型糖尿病逆转的部分内容，暗示可以通过减重和低碳饮食来实现。专家组定义的糖尿病逆转或缓解可以是部分逆转或完全缓解，即在未服用降糖药物的情况下，HbA1c（糖化血红蛋白）< 6.5持续1年，或HbA1c <5.7持续1年。长期缓解定义为至少5年的完全缓解。
Paramesh Shamanna团队在“糖尿病逆转的真相”报告中采用Twin Health的精准健康平台，结合物联网传感器、人工智能和医学科学来改善人类代谢健康。他们的技术实现了精准营养，结合了宏量营养素、微量营养素和生活群营养素，以及连续的HbA1c评估，用于逆转糖尿病。
数字孪生对糖尿病患者的数据收集，包括病史、基因、饮食和生活行为习惯，人工智能创建个性化模型，模拟健康状态和病情进展，这可能有助于理解糖尿病逆转的机制。但长期维持仍是这些方法的一个问题，患者需要适当的教育和情绪支持才能实现长期行为改变。
研究结果往往会有意外收获，数字孪生能够精准预测超过80%的病历中的糖尿病进展，并且还能预警一些未知的健康风险，这些信息可用于为糖尿病患者制定更有效的预防和治疗方案。
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数字孪生
改善T1D血糖管理
目前已有研究著作描述如何使用T1D数字孪生模型，来重演膳食、运动和胰岛素剂量，以确定T1D患者应使用的最佳胰岛素剂量和行为改变。
最近基于ODE的T1D模型进行了更新，该系统会会根据用户心率，在进行运动之前、期间、之后推荐各种干预措施，具体包括运动前摄入碳水化合物，如果进餐，则在运动前调整胰岛素，或改变运动活动的持续时间或强度。
该项目演示了当真实世界的训练数据不可用时，如何使用数字孪生来训练人工智能算法。
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数字孪生的优势
在糖尿病及其他代谢性疾病管理中，数字孪生技术的应用在推进个性化医疗、加速算法开发以及验证干预措施方面展现了显著的优势。
糖尿病领域的数字孪生技术能够创建个性化模型，模拟个体的代谢过程以及对各种干预手段（如药物、饮食和运动）的反应。这些模型可以整合来自连续葡萄糖监测仪（CGM）及其他可穿戴设备的实时数据，从而深入了解个人独特的代谢反应。
此外，数字孪生系统中的预测分析算法可以通过分析历史数据，预测未来血糖趋势，预警高低血糖事件的发生，并相应地优化治疗策略。
数字孪生还加速了临床决策支持系统和药物输送自动化算法的研究和开发。数字孪生系统作为开发和完善算法的测试平台，研究人员和开发者能够在虚拟环境中快速迭代新算法，并验证其有效性和安全性，不再依赖各种临床前动物试验或昂贵的临床试验。
这种加速的发展进程推动了自适应胰岛素输注系统（AID）等创新技术的引入，使其成为T1D糖尿病管理中最先进的治疗手段。未来，数字孪生可能会进一步用于识别和治疗周围神经病变，使用NeuralODE等技术来模拟疾病进展。
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未来挑战
数字孪生应用于医疗保健领域时展现出巨大优势，同时也面临诸多挑战，包括多模态数据融合、临床实施以及数据治理与产品监督等。
数字孪生技术的临床实施可能会受到数字孪生模型可解释性不足、模型偏差以及泛化能力有限等问题的影响，阻碍其在实际医疗场景中的推广和应用。
围绕数字孪生技术的数据治疗与监管，可能需要制定新的审查程序、文件和评估方法，以确保该技术的稳健性。由于数字孪生技术的开发和应用涉及大量的个人健康数据，还要遵守患者权利保护的相关政策，如知情同意书、数据安全和隐私保护等。
糖仁说
健康数字孪生技术在医疗保健领域的不断发展，现在和未来智能胰岛素输送系统的迭代和2型糖尿病的逆转将帮助更多糖尿病患者改善生活。
