数字孪生产业洞察

用数字孪生技术预测疾病

智慧医疗是在诊断、治疗、康复、支付等各环节，建设以病人为中心的医疗信息管理和服务体系，实现共享协作、临床创新、诊断科学等功能。数字孪生通过高精度的虚拟模型，可促进医疗行业智慧化。

具体来看，数字孪生通过模型“复制”，利用机器学习和深度算法，包括数据预测、监测和反馈、构建孪生体环节，为医生提供个性化医疗方案，进行疾病预测和诊断，降低疾病风险，提高治疗质量。用数字孪生技术实际上是通过模拟本体，基于医疗数据的深度学习，提供精准的医疗治疗方法，能帮助医疗人员提出更完善的治疗计划，以及改善患者健康状况的治疗方案。

举个例子，针对肝脏类型疾病患者，运用数字孪生技术，通过机器学习和深度算法分析收集肝脏血液样本数据，包括肝脏感染患者和正常人的血液样本，基于临床数据，构建新的肝脏分类模型，这个模型就可用于分析肝脏功能、判断是否存在疾病以及疾病的严重程度。根据公开报道，像这种模型已经能成功预测肝脏感染的类型，比如肝炎、纤维化或肝硬化，并且预测的数据还有较高的准确度。

当然，这看起来像精准医疗技术，但数字孪生又不完全等同，数字孪生是创建和人体器官功能相同的虚拟“孪生体”，通过这种“复制”样本和构建模型的方式，对于医护人员也有较大帮助，可以预测可能发生的疾病，发现还未恶化的疾病，也能提供更佳的治疗方案等。

数字孪生为医院场景提供可视化

数字孪生技术在临床应用上有重要作用，此外，也为包括医院诸多场景提供了新的可视化方案。以数字孪生技术为基础，可为医院众多场景建立可视化虚拟模型，比如在门诊预约挂号上，可对预约人数、候诊人数、出诊医生等数据，进行实时动态监测，并进行多维度和深度可视化分析，能在门诊挂号环节实现全流程管控，为优化门诊资源提供数据支持。

在医务管理上，可对医护人员值班、手术分类、医疗纠纷等进行可视化监测，是正常情况进行推进，有异常情况发出预警，能为医务管理提供数据依据。在患者住院场景上，可对患者人数、所患病种、空床位、住院费用等进行监测，并进行可视化分析，为医务管理人员进行医疗资源调配提供数据支持。

此外，在后期管理上，比如患者病历管理上，可以集成电子病历，综合监测患者的病情、诊断和治疗等数据，并对治疗记录、用药剂量、护理记录等进行可视化管理，提高医护人员工作效率，为改善对患者的治疗方案提供数据依据。再比如，在药品管理上，可以对药品库存、损坏、品类、价格等情况进行动态监测，对正常药品可进行临床使用，对过期等异常药品及时发出预警，也能提高药品管理工作效率。

医院有不同空间场景，比如候诊大厅、病房、走廊、手术室、药房等，建设智慧型医院要将众多场景通过数字孪生方式表达出来，使用虚拟的数字模型优化各场景服务，已经成为未来智慧型医院的必要基础。

与挑战并存的数字孪生应用

数字孪生技术对实现医疗智慧化有极大促进作用，但与此同时，当前医疗领域运用数字孪生技术还未成熟，数字孪生技术要在医疗行业发挥更大作用，也面临着多重挑战。

首先要有强大的技术支持，建立成熟的物联网基础设施，数字孪生技术体系融合了大数据、云计算等前沿科技，这要求数字孪生在医疗运用上要有强大的物联网基础设施和技术基础。此外，机器深度学习的是数据，所以在医疗相关场景上，还要收集足够多的数据，尤其是动态数据更能反应场景变化，这对用数字孪生构建虚拟模型较为重要。

数据安全和隐私性也值得关注，这点不难理解，用数字孪生技术对医院众多场景进行数据分析，这对数据的安全性要求极高，并且通过深度学习患者病情，对患者器官进行虚拟建模，也会涉及和患者相关数据的安全性，再者，患者病况也是个人隐私，运用数字孪生技术也要注意个人的隐私性问题。一些技术运用是否符合安全和隐私法规，这些都需要注意。

此外还要保障数字孪生技术运用符合标准要求，比如在对患者器官建模上，从开始设计到建立虚拟仿真模型，中间每个阶段要保障信息畅通，技术运用要符合标准，同时要确保患者对象的足够信任和理解。当然，数字孪生并非万能型技术，运用数字孪生也无法解决所有医疗问题，医护人员和患者对数字孪生也要保持客观态度。

应该说，数字孪生打破了真实与虚拟世界的边界，作为具有革命性意义的新型交互方式，为医疗领域带来了巨大的想象空间，伴随着技术的不断进步，合理运用数字孪生技术，能为实现医疗行业智慧化提供更有效的解决方案。

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