随着医疗系统日益面临资源紧张、成本上涨与个性化医疗的迫切需求，人工智能（AI）赋能的数字孪生技术正逐渐崭露头角，成为提升医疗效率与质量的关键工具。这篇由强生公司资助的白皮书，系统阐述了数字孪生在现代医疗体系中的应用现状、潜力与挑战。
一、什么是“数字孪生”？
“数字孪生”是一种以真实对象为蓝本建立的虚拟模型系统，可以是某个患者、设备、机构，甚至整个医疗流程。该模型与现实世界的数据流实时交互，不断同步更新，从而实现模拟、预测和优化决策的目标。
在医疗领域，数字孪生可以分为三类：
1、患者数字孪生：聚焦个体病理、治疗响应等虚拟模拟。
2、产品/客户数字孪生：用于模拟药物或设备在不同人群中的使用表现。
3、流程数字孪生：侧重优化医院、诊所、药品配送等运行流程。
二、数字孪生的核心价值
1、精准医疗的助推器
数字孪生可整合基因组、影像、药物反应等多源数据，为每位患者建立“虚拟替身”，实现精准诊疗路径设计。医生能预判不同治疗方案的预后，降低副作用，提升治疗性价比。
2、优化供应链管理
在医药流通环节，数字孪生可对需求波动、药物存储、配送路径等进行动态建模与优化，减少资源浪费。例如，针对短保质期药品，可精准预测患者数量与地点，提前调配资源。
3、量化健康效益，推动价值医疗
通过模拟治疗对“生命质量调整年”“伤残调整年”等指标的影响，帮助医疗机构在“少花钱、治好病”的目标下做出更具价值导向的决策。
三、AI技术如何提升数字孪生能力？
AI的引入让数字孪生由静态模型升级为动态、智能、持续学习的系统：
●机器学习算法可从千万例病例数据中学习疾病演变规律、治疗路径与反应差异；
●智能优化引擎可自动匹配最优资源分配策略，如药品库存动态平衡；
●自然语言模型可模拟特定人群行为或响应特征，形成“虚拟患者群体”，协助开展虚拟临床试验。
例如，癌症治疗中，AI驱动的患者数字孪生可根据每次影像变化重新评估肿瘤响应，及时调整放化疗计划；在糖尿病管理中，“人工胰腺”模型根据血糖变化自动调节胰岛素剂量。
四、临床与公众健康的应用实践
在美国MD安德森癌症中心、国家癌症研究实验室等机构，研究人员正通过数字孪生技术模拟肿瘤进展、治疗反应、毒性预测，从而制定更个性化、动态化的癌症治疗方案。
在公众健康方面，数字孪生结合“易感、暴露、感染、康复”流行病模型、人口流动、大数据分析，可用于疫情预警与应对模拟。不同政策干预（如封控、疫苗接种）的模拟对比，有助于更科学地做出公共卫生决策。
五、挑战与风险：数据、伦理与信任
尽管前景广阔，数字孪生在实际落地中仍面临不少挑战：
●数据偏倚与不完整：若训练数据集中性别、种族等不均衡，可能导致模型输出偏差；
●隐私与安全问题：涉及患者多维度隐私数据，必须有严谨的数据治理与安全防护体系；
●伦理责任归属不清：当数字孪生建议影响诊疗决策时，医生与系统的责任界限仍需厘清；
●医患对技术的信任不足：从试点到普及，仍需教育、透明与政策支持建立共识。
六、未来展望：从个体到生态系统的跃迁
报告预测，到2030年，将有30%的生命科学企业从“实体孪生”迈向“人本孪生”，构建多层级、互联互通的健康数据生态系统。
在全球范围内，美国FDA、NIH、NSF等机构已开始支持数字孪生相关研究，包括心血管设备模拟、毒理学预测、神经退行性疾病虚拟临床试验等；欧洲则通过“虚拟人体”计划推动3D生理模型开发与个性化医疗服务。
最终，AI驱动的数字孪生不仅是技术进步的产物，更是医疗理念演进的体现：从“经验导向”走向“数据决策”，从“被动治疗”迈向“主动预防”，从“碎片服务”整合成“精准生态”。
结语
人工智能赋能的数字孪生技术，正以前所未有的方式重塑医疗体系的逻辑。它连接了真实世界与虚拟模型，为临床诊疗、资源管理、政策制定注入前瞻性与精细化的决策能力。真正发挥其潜能，不仅需要跨学科技术融合，更依赖医疗从业者、科研机构、政策制定者与患者共同构建信任与合作的生态系统。未来可期，但前路仍需谨慎稳步推进。
如需要《人工智能驱动的数字孪生：提升医疗效率的新路径》（英文，共16页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后，发来email地址索取。
Which do you want- The pain of staying where you are, or the pain of growth? 汝欲何择？——是安于现状的煎熬，还是破茧成蝶的阵痛？早上好！
