论文推荐 | 大连医科大学李忠海教授团队：医疗领域数字孪生最新进展与挑战

Digital twin in healthcare: Recent updates and challenges

Tianze Sun1,2,*, Xiwang He3,* and Zhonghai Li

1 Department of Orthopedics, First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian, China.

2 Key Laboratory of Molecular Mechanism for Repair and Remodeling of Orthopedic Diseases, Dalian, China.

3 School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China.

摘要

随着计算机技术和仿真技术的进步，数字孪生技术在医学领域的应用逐渐展开，特别是在精准医疗和健康管理方面。本文旨在综述医学领域中数字孪生技术的重要研究进展，探讨其在数字医疗保健方面的潜在应用、未来机遇以及仍然存在的若干挑战。通过使用相关数据库的文献资源进行综述，在检索过程中考虑了以下术语及其衍生词：数字孪生、医学以及数字健康、虚拟医疗保健。

本文总结了数字孪生技术在医学领域的应用实例，并对其在医学多个领域的应用情况进行了分析。结果显示出令人鼓舞的情况，即数字孪生技术在医学领域的应用正日益增多。本次文献综述的结果表明，数字孪生医疗保健作为未来医学的一种关键融合手段，将使精准诊断和个性化治疗的优势成为一种可能。

关键词

数字孪生；医疗保健；医学；个性化治疗；精准诊断

Figure 3. Application and prospects of digital twin technology in the medical field.

简介

相较于其他学科，医学本身存在着不确定性，这使得医疗实践极具挑战性。个性化和精准医学理念愈发受重视，且随着大数据等技术发展为数字孪生应用奠基，其概念不断演变，从最初与产品相关到成为有生命或无生命物理实体的数字复制品。数字孪生能够依靠数据调整来预测未来并通过闭环优化持续演进的智能模型。数字孪生正在彻底改变工业，并被许多大公司用于提高效率和发现问题。在医学上，数字孪生对患者或医院具有巨大的应用潜力，以改善治疗和诊断。本研究的目的是首次回顾 DT 技术在医学中的进展，并讨论数字医疗保健的潜在应用和未来机遇以及仍然存在的一些挑战。

研究方法

本研究聚焦医学领域相关技术，目标是探讨数字医疗保健的潜在应用、未来机遇与现存挑战。通过检索多学术数据库，依据特定术语及其衍生词筛选文献，鉴于数字孪生是多种技术融合且拓展了以往研究，研究选取并呈现了其在医学领域的应用。最后探讨了当前数字孪生医疗的局限与未来工作方向。

研究结果

通过检索得到 465 篇论文，22 篇符合纳入标准用于进一步分析。总体而言，全球范围内医学领域中数字孪生研究的热度正加速上升。在 2010 年前后出现了尤为急剧的增长。对医学领域数字孪生相关出版物的国家分布情况进行分析后发现，发表论文数量最多的三个国家分别是美国、中国和英国。其他国家，如澳大利亚、日本、加拿大、意大利以及韩国也对这一领域的研究有所贡献。

1. 数字孪生模型构建

介绍了医学领域数字孪生模型构建的相关情况，包括其构建方式以及不同类型建模的特点与作用，提及利用传感器获取数据用于相关项目建模，还指出可开发机器学习替代模型助力实时解决问题，但目前受验证需求和临床可解释性不足的限制，最后说明模型应用于不同患者时需校准和验证，以及模型协同作用在临床转化方面的意义。

2. 数字孪生临床应用

在工程技术不断进步的助力下，医疗行业已逐渐从传统医学过渡到数字医学，进而迈向信息医学，由此形成了如今的智慧医学概念，在更大程度上满足了个体的预防及个性化医疗需求。构建数字孪生诊疗系统的目的在于实现精准医学，而精准医学的核心是个性化，即通过运用人工智能或其他前沿技术以患者为中心，精准定位患者的病因。

心血管疾病：数字孪生在心血管系统中的应用包括建立数字孪生心脏模型以及对心血管疾病进行精准治疗。

手术领域：在手术领域运用数字孪生，旨在为多学科团队创建患者模型，以便规划手术并核实解剖结构，从而避免对组织结构造成意外损伤。

药学领域：由于人体和生理机能的差异，治疗中所使用的药物应当实现个性化。数字孪生可助力评估新化合物、改进制药生产流程与运营，通过整合多源信息推动药物发现、临床试验优化等工作。

骨科领域：数字孪生借助数值模拟与可穿戴设备发展，用于骨骼监测分析，相关模型优势明显。可以实现人体姿势模拟与生物力学特性预测，并为临床决策提供信息并评估再次骨折风险。

新冠疫情：新冠疫情促使人们关注传染病建模与模拟，有人构建相关模型与框架来优化通风系统以应对病毒传播，还有人开发了针对疫苗接种流程的数字孪生系统，通过实时模拟、发现并解决问题来提高接种效率。

其它领域：包括个人健康管理、构建免疫数字孪生、人工胰腺模型等数字孪生的应用及相关研究成果。

相关探讨

数字孪生在医学多领域有了初步应用，能解决传统方法难处理的问题，在医疗保健与医院管理等方面有诸多优势，但存在模拟准确性依赖大、验证缺乏个性化和精准性、高保真模型创建有技术障碍、结果与实际有差距等技术难题，还有隐私等社会伦理、法律经济方面的风险，其运行安全系统很关键，且实时数据收集虽提升模拟准确性却也增加了技术风险。

未来医学中的数字孪生

随着相关技术发展，数字孪生在医学领域应用的研究数量会增多，它是精准医学的解决方案，物联网等技术助力其数据收集等环节，未来个人有望拥有自己的数字孪生，其与相关设备结合可助力健康管理和医疗服务，利用它结合大数据能实现精准医疗，在医院建立它还可高效管理资源和规划医疗活动。

健康监测

医疗保健服务平台可借老年人生理参数构建数字孪生模型，利用相关设备获取实时数据，实现危机预警、支持慢性病照护等作用。针对个人，可以构建全生命周期数字孪生主体，借此可实时监测健康、预测疾病风险并给出生活方式等建议。

精准诊断

构建数字孪生患者模型可依靠多源数据，包括各类医疗检测数据、环境数据等。借助人体数字孪生模型，医疗系统可预测免疫反应以实现精准诊断、挽救生命。

精准治疗

数字孪生可助力疾病的远程可视化会诊、术前手术方案制定与评估、术中安全保障与应对、药物研发优化，实现个性化医疗。

研究结论

数字孪生将更广泛地应用于医疗领域，以解决传统方法无法完全解释的问题，例如实时监测、动态分析和精确治疗疾病。它可以对医疗环境中任何相关设施的感知和行动进行建模，将数字孪生的可观察状态与物理实体的状态耦合起来。尽管数字孪生技术在医疗领域存在亟待解决的技术和伦理问题，但进展令人鼓舞。数字孪生在医学上的应用不仅限于疾病的诊断和治疗，还可用于健康和疾病状态的预测，从而提供对健康和疾病的定量理解。医学数字孪生作为未来医学的关键融合方式，将实现精准医疗，将个性化治疗的优势变为现实。

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第五届数字孪生国际会议（DigiTwin 2025）将于2025年10月14日-10月18日在德国加尔米施-帕滕基兴举行。

数字孪生医疗健康论坛  主席：

山东大学齐鲁医院  马德东

大连医科大学附属第一医院  李忠海

上海大学   张在房

中日友好医院  侯刚

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