健康數(shù)字孿生(HDT)是真實個體的虛擬表示，可用于模擬人類生理、疾病和藥物作用。HDT通過提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來為靶點選擇、藥物輸送和臨床試驗設計提供信息，從而改善藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)。HDT還為精準治療和臨床決策提供了新的應用。HDT的大規(guī)模部署可以為公共衛(wèi)生監(jiān)測和干預帶來精確的方法。但是，HDT目前尚面臨來自社會經(jīng)濟、技術(shù)以及治理和監(jiān)管等方面的挑戰(zhàn)。2024年1月發(fā)表在《Annu Rev Pharmacol Toxicol》的綜述，介紹了HDT的概念、在醫(yī)療創(chuàng)新中的作用并提出解決所面臨問題的可行方案。

1、什么是健康數(shù)字孿生

隨著醫(yī)學進入人工智能 (AI) 和數(shù)字健康時代，數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療保健中變得越來越重要。每個患者都可以獲得大量的健康數(shù)據(jù)，包括來自電子健康記錄 (EHR)、個人可穿戴設備和遠程監(jiān)控以及基因組測序和成像等大數(shù)據(jù)分析的信息。計算能力也不斷發(fā)展以滿足這些新數(shù)據(jù)流的需求，包括更快、更強大的計算機和分析算法。人工智能和深度學習等新技術(shù)讓我們能夠利用這些新數(shù)據(jù)來改善醫(yī)療創(chuàng)新、個性化醫(yī)療和醫(yī)療保健服務。物聯(lián)網(wǎng) (IoT)可穿戴設備，例如智能手表、戒指和臂帶，以及捕獲情緒、卡路里消耗和身體活動數(shù)據(jù)的自我跟蹤工具，為數(shù)字孿生的實時更新提供連續(xù)的數(shù)據(jù)流。在此背景下，健康數(shù)字孿生（HDT）是一種分析多因素患者數(shù)據(jù)以改善患者治療結(jié)果和人口健康的新模型。在HDT中，數(shù)字孿生是患者（即物理孿生）的虛擬表示，是使用多模式個體患者數(shù)據(jù)、群體數(shù)據(jù)以及患者和環(huán)境變量的實時輸入生成的。

HDT 是個性化醫(yī)療的工具。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備的廣泛采用，例如可穿戴設備和環(huán)境傳感器以及用于跟蹤身體活動、卡路里攝入量和心理健康狀況的基于智能手機的應用程序，現(xiàn)在可以提供連續(xù)的患者生理和環(huán)境數(shù)據(jù)流。這些實時、連續(xù)的測量結(jié)果與實驗室結(jié)果、檢查、成像和基因組數(shù)據(jù)等EHR數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以處理成臨床標志物，然后可以在預測模型中使用該信息來生成可操作的信息以告知治療計劃。最后，可以量化所選行動計劃的功效并將其反饋到模型中以改進未來的預測，這種閉環(huán)系統(tǒng)可確保數(shù)字孿生日益準確，可用于模擬患者因素、優(yōu)化治療和預測結(jié)果，還可用于公共衛(wèi)生和醫(yī)療保健業(yè)務中的各種應用。

2、健康數(shù)字孿生的應用

2.1藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)

HDT可以顯著提高藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的效率。目前的研發(fā)渠道屬于資源密集型，總體失敗率高達96%。即使通過臨床前階段進入臨床試驗的化合物也有90%的失敗率。美國食品和藥物管理局 (FDA) 批準的兩個主要因素是藥物療效和安全性，這分別占失敗試驗的57%和17%。應用HDT技術(shù)虛擬地代表器官、系統(tǒng)和整個患者，可以為藥物發(fā)現(xiàn)過程提供信息，包括靶點選擇、藥物輸送和臨床試驗設計。

通過對特定器官系統(tǒng)的生物過程進行精細建模，可以改進目標發(fā)現(xiàn)。例如，Subramanian創(chuàng)建了肝臟動態(tài)平衡的HDT，其中可以通過定制參數(shù)準確地模擬病理狀況。例如，進行性家族性肝內(nèi)膽汁淤積2型是由于膽汁鹽輸出泵 (BSEP) 的突變所致。創(chuàng)建BSEP的虛擬敲除并在模型和真實患病者中觀察到血漿中總膽汁酸增加的類似表型。肝臟HDT能夠準確識別回腸膽汁酸轉(zhuǎn)運蛋白抑制劑，顯示出與臨床試驗相當?shù)母纳票硇?。更廣泛地說，器官HDT允許探索特定疾病狀態(tài)的多個靶點，從而降低獲得藥物或靶點數(shù)據(jù)相關(guān)的成本。

HDT可用于復制固體藥物體內(nèi)蠕動和影響固體劑量藥物溶出的人體胃腸道的其他方面，允許通過并行模擬實時優(yōu)化固體藥物參數(shù)。這種迭代數(shù)字工作流程可用于降低成本并提高膠囊配方的制造速度。

臨床試驗是藥物開發(fā)的最后階段，平均需要12-15年，并需要招募大量患者。HDT可用于部分虛擬化臨床試驗的控制臂，從而減少所需的實際患者數(shù)量。Unlearn.AI是一家開發(fā)機器學習驅(qū)動的HDT臨床試驗的B輪初創(chuàng)公司，利用阿爾茨海默病患者認知檢查和實驗室中的現(xiàn)有縱向數(shù)據(jù)來創(chuàng)建HDT，用于生成模擬自然疾病進展的不同時間點的綜合患者數(shù)據(jù)，即對照數(shù)據(jù)。合成數(shù)據(jù)與實際收集的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計上無法區(qū)分。因此，HDT有潛力通過減少招募、補償和管理所需的現(xiàn)實受試者數(shù)量來節(jié)省大量成本并加快試驗進程。

2.2治療決策支持

HDT可以幫助為標準治療無效的患者提供定制化護理。臨床指南規(guī)定了有關(guān)劑量、時間和持續(xù)時間等的治療細節(jié)，但是超敏反應、高血壓、癌癥和自身免疫性疾病等復雜情況可能與多細胞類型的數(shù)千個基因相關(guān)，這些基因都隨著疾病進展、環(huán)境、藥物治療和生理學而變化。因此，患者對治療的反應率范圍很廣，估計每年有220萬起藥物不良反應。

HDT 提供了一個獨特的機會，通過提供有針對性的治療來實現(xiàn)個性化護理。最近使用單細胞RNA測序的HDT框架創(chuàng)建多細胞網(wǎng)絡模型來分析這些復雜的疾病，在季節(jié)性過敏性鼻炎中用于識別高風險基因。個性化跟蹤和預測的方法是HDT技術(shù)的主要潛力。

肺癌是另一種通過HDT治療顯示出希望的疾病。晚期肺癌的化療可帶來兩個月的生存獲益，同時也會產(chǎn)生毒性副作用。由于腫瘤位置和患者肺部參數(shù)的可變性，化療的劑量和遞送存在重大挑戰(zhàn)，導致藥物遞送至腫瘤部位不良和脫靶毒性。肺部HDT是使用高分辨率CT和MRI開發(fā)的，用于模擬不同的遞送方法和劑量以生成預測藥物濃度的支氣管圖，可以更準確地靶向腫瘤部位、提高治療效果并減少不良反應。

HDT 還可以用于在沒有真實世界證據(jù)的新情況下指導決策。例如，治療通常因多種共病或疊加疾病而變得復雜，HDT可用于模擬這些疾病和潛在藥物之間復雜的相互作用，為治療提供信息。

2.3在醫(yī)療保健服務和運營中的應用

HDT提供了監(jiān)測人群中個體患者的新方法，以便為護理提供信息。通過實時監(jiān)控患者的數(shù)字孿生，醫(yī)生可以就他們的護理做出遠程決策，從而提供潛在的成本節(jié)省和更好的結(jié)果。例如，糖尿病患者擔心腎衰竭或糖尿病酮癥酸中毒等急性疾病，根據(jù)集成到患者現(xiàn)有數(shù)字孿生中的有關(guān)血糖水平、患者癥狀和生命體征的實時數(shù)據(jù)輸入，將這些患者分類到急診室或門診就診，實時對疾病和并發(fā)癥的概率進行分層。

遠程監(jiān)控還支持跟蹤獨居和老年人健康狀況，監(jiān)測身體活動、跌倒和碰撞等危險事件并及時采取行動。智能手機和智能手表等可穿戴設備可以提供來自內(nèi)置傳感器（例如陀螺儀、加速計、心率和脈搏血氧飽和度）的數(shù)據(jù)，通過先進算法處理這些數(shù)據(jù)以估計步態(tài)穩(wěn)定性和體力消耗。HDT將實時數(shù)據(jù)與其他風險因素（例如先前身體狀況、跌倒、骨折以及先前步態(tài)模式）相結(jié)合，用于在檢測到類似模式時警告患者潛在風險。

此外，HDT 還可以讓患者在醫(yī)療保健決策方面擁有更多自主權(quán)，包括如何應對健康預測和不斷變化的因素、何時尋求護理、維持什么治療等。通過提供更容易理解的健康結(jié)果預測，HDT可以增加患者對自己治療的參與度。

2.4在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應用

HDT 在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應用主要集中在人際和社區(qū)范圍內(nèi)的健康監(jiān)測和干預，特別是在 COVID-19 大流行之后。一項研究創(chuàng)建了智能手機用戶的 HDT，捕獲 COVID-19 感染狀態(tài)和癥狀以進行接觸者追蹤。借助有關(guān)患者位置、合并癥和疾病嚴重程度的實時數(shù)據(jù)，與當?shù)蒯t(yī)院的 HDT 集成，以便實時告知患者流量。Deren等人的另一項研究，提出了用于跟蹤和管理疾病爆發(fā)的虛擬系統(tǒng)模型，該模型借助云計算平臺和人工智能定位技術(shù)，提供疾病追溯。此類系統(tǒng)可以類似地應用于其他公共衛(wèi)生措施，例如，捕捉鍛煉等心血管健康行為的HDT可以與地理空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，以確定公園或戶外健身房的新地理區(qū)域，還可以用于識別公立學校系統(tǒng)中活動風險較高的人群進行干預。

家庭環(huán)境傳感器可允許用于測量溫度、空氣質(zhì)量和光線。收集此類數(shù)據(jù)不僅可用于為個體患者提供個性化護理信息，還可用于解決有關(guān)環(huán)境種族主義和地理位置等因素的人口層面干預措施。通過這種方式，將個體患者模型應用于聚合的高粒度數(shù)據(jù)為基于證據(jù)的、高度動態(tài)的公共衛(wèi)生干預提供了新的機會。

3、健康數(shù)字孿生面臨的挑戰(zhàn)

3.1使用

HDT 仍處于早期普及階段，但該領(lǐng)域的勢頭不斷增長。HDT技術(shù)在醫(yī)學中的影響最終將取決于其在藥物創(chuàng)新者、臨床醫(yī)生、付款人和衛(wèi)生系統(tǒng)中的使用。隨著數(shù)字醫(yī)療技術(shù)和人工智能建模應用程序的過剩，哪些技術(shù)將有助于降低成本并增加創(chuàng)新和臨床護理價值是面臨的問題。

與此同時，HDT開發(fā)和利用的倫理新框架對于可持續(xù)和安全的創(chuàng)新非常重要。將善意、公正、問責、尊重和隱私等生物醫(yī)學倫理納入HDT的開發(fā)對于推動使用至關(guān)重要。

采用率還很大程度上取決于HDT的支付方式。一種選擇是根據(jù)預計交付的價值，在按服務付費的模式下補償HDT。例如，IDx-DR是FDA批準的第一個用于糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的自主人工智能，目前每次患者就診都按固定費率報銷。然而，HDT存在一個獨特的情況：一旦由提供商購買，HDT 就代表固定的基本成本（訂閱/購買）和接近于零的邊際成本（對于每個新患者的 HDT）。每個患者的模型可能無法準確地反映提供商方HDT 服務的實際成本。

雖然一些較大的衛(wèi)生系統(tǒng)和醫(yī)療創(chuàng)新者可能能夠支付 HDT 作為業(yè)務成本，但可能會排除較小的系統(tǒng)和創(chuàng)新公司對這種有前景技術(shù)的采用。這種HDT支付模式可能會在私營創(chuàng)新和制藥領(lǐng)域占一席之地，但可能不適用于臨床護理領(lǐng)域。其次，HDT 也可以通過臨床服務的捆綁或全球支付系統(tǒng)進行支付。第三，許多新的人工智能技術(shù)目前在美國通過臨時新技術(shù)附加付款得到報銷。此類模型還可以交叉應用于 HDT 技術(shù)，以便在將該技術(shù)納入全球或捆綁支付之前臨時采用。

HDT 是一個生態(tài)系統(tǒng)，直接依賴于密切相關(guān)的醫(yī)學和保健領(lǐng)域的發(fā)展，例如計算機醫(yī)學、健康數(shù)據(jù)技術(shù)和高性能計算。這些領(lǐng)域新技術(shù)的采用反過來將促進HDT的創(chuàng)新和采用。例如，免費且可訪問的基于云的健康數(shù)據(jù)存儲庫的擴展將通過消除創(chuàng)新的巨大障礙（數(shù)據(jù)訪問和存儲）來刺激新的HDT技術(shù)。新的計算機模型和人工智能算法反過來也可以生成新的HDT迭代。

3.2公平

HDT的發(fā)展可能受到各種社會經(jīng)濟因素的影響，最終可能威脅到該技術(shù)的代表性，具體取決于訓練和驗證隊列的選擇偏差。HDT技術(shù)在代表性不足的人群中的外部有效性差異可能會進一步加劇健康差異。

此外，輸入HDT的許多數(shù)據(jù)源的高昂成本可能會對可訪問性造成障礙。如果沒有明確的商業(yè)模式和法規(guī)來說明如何將HDT轉(zhuǎn)化為患者護理，一些患者可能無法獲得最高質(zhì)量的HDT技術(shù)。

另一方面，HDT可以提供促進公平的新機會。衛(wèi)生系統(tǒng)可以使用人口層面的HDT數(shù)據(jù)來查明高危人群并部署預防措施，進一步查明哪些特定因素更能預測健康差異。例如，邁阿密大學媒體與創(chuàng)新實驗室正在將遠程健康監(jiān)測包 MILBox發(fā)送到服務不足的黑人和拉丁裔農(nóng)村和城市環(huán)境，以評估導致阿爾茨海默病和心血管疾病的因素。該項目希望通過識別造成差異的環(huán)境和行為因素（例如空氣污染、鍛煉時間和地理位置）來改變疾病預防并實現(xiàn)公平治療。

此外，HDT可用于補充臨床試驗數(shù)據(jù)中服務不足和代表性不足的人群，從而有可能調(diào)整試驗結(jié)果，使其更能代表試驗技術(shù)旨在服務的人群。一些研究已經(jīng)表明，HDT有希望恢復受低入組率、高退出率和小樣本試驗影響較大的研究。

3.3治理和監(jiān)督

HDT技術(shù)對于監(jiān)管領(lǐng)域來說仍然是一個相當新的領(lǐng)域，還需要進一步的細節(jié)來為當前可用的各種類型的人工智能模型指定法規(guī)。未來，繼續(xù)從新數(shù)據(jù)中學習的人工智能模型可能需要持續(xù)重新批準。大多數(shù)HDT都采用了某種人工智能方法，表現(xiàn)多樣化，并且需要自己的監(jiān)管考慮。

當前可用和正在開發(fā)中的潛在HDT模型多種多樣，需要基礎(chǔ)水平的標準化和互操作性。行業(yè)、政府、學術(shù)界和衛(wèi)生系統(tǒng)必須制定一套標準化的HDT方法和最佳實踐，并可能由FDA等審批和安全機構(gòu)強制執(zhí)行?，F(xiàn)有HDT聯(lián)盟包括瑞典數(shù)字孿生聯(lián)盟、DigiTwins 聯(lián)盟和數(shù)字孿生聯(lián)盟，這種涉及臨床醫(yī)生、實驗人員和建模者的交叉對話對于在HDT發(fā)展領(lǐng)域制定雙方都同意的最佳實踐是必要的。

互操作性也是HDT等新型數(shù)字健康模型的一個重要但經(jīng)常被忽視的方面。不同HDT模型應該能夠共享虛擬患者表征，從而提供協(xié)同應用程序來對患者的不同方面進行建模。同樣，為HDT等模型提供數(shù)據(jù)的生物樣本庫應該在數(shù)據(jù)編碼、存儲和處理方面實現(xiàn)標準化?；ゲ僮餍砸彩钱斍癊HR驅(qū)動的醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵。創(chuàng)建HDT的目的應是無縫集成到臨床工作流程中，與EHR的技術(shù)兼容性應允許實時分析和EHR警報以及數(shù)據(jù)輸入和HDT輸出的操作。對于醫(yī)療創(chuàng)新者來說，HDT 模型需要具有互操作性，以允許與其他常用建?；蚍治鲕浖约案鞣N臨床試驗數(shù)據(jù)庫軟件系統(tǒng)進行交互。這些步驟可以得到監(jiān)管機構(gòu)和學術(shù)界的推動，并將極大地有助于HDT技術(shù)的快速、安全的創(chuàng)新和傳播。

在評估此類決策的高度微妙和技術(shù)方面時，F(xiàn)DA和全球類似監(jiān)管機構(gòu)應確保使用咨詢委員會或類似途徑咨詢專家數(shù)據(jù)科學家。

3.4數(shù)據(jù)隱私和所有權(quán)

鑒于HDT涉及高度敏感和詳細的信息，隱私和知情同意等患者權(quán)利至關(guān)重要。如果沒有適當?shù)谋Ｕ洗胧?，保險公司或雇主可能會利用患者的實時、多因素健康詳細信息。即使數(shù)據(jù)被去識別化，也會帶來倫理問題。患者是否能夠控制其HDT的傳播和利用尚未得到明確。

此外，HDT數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡安全也很重要。數(shù)據(jù)泄露和丟失可能違反倫理和法律原則。隨著HDT的采用，需要通過法院和監(jiān)管機構(gòu)的確定。

3.5健康數(shù)字孿生銀行和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施

擁有良好、可發(fā)現(xiàn)和可重新利用的各種HDT的編目數(shù)字銀行，實時或近實時持續(xù)更新數(shù)據(jù)，對于臨床試驗匹配和大規(guī)模人群研究非常有用。HDT銀行將提供對HDT實例（代表個人）和實例聚合（代表群體）的有組織存儲庫的受控訪問。這些HDT數(shù)據(jù)庫可能會成為臨床試驗匹配、大規(guī)模和縱向人群研究的成功執(zhí)行以及其他用途的關(guān)鍵。

合適的大數(shù)據(jù)研究基礎(chǔ)設施，例如可靠的研究環(huán)境、個人健康和聯(lián)合數(shù)據(jù)平臺可以幫助實現(xiàn)HDT銀行的這一愿景，同時保護個人的數(shù)據(jù)隱私和安全。這些基礎(chǔ)設施還支持使用分布式多中心數(shù)據(jù)。隨著PHT和Web3/區(qū)塊鏈協(xié)議等新興概念和技術(shù)的出現(xiàn)，我們很快就會看到去中心化Web應用程序的發(fā)展，使用戶能夠控制自己的數(shù)字孿生實例、身份、內(nèi)容和數(shù)據(jù)。

結(jié)語：HDT是個性化醫(yī)療的一種形式，通過結(jié)合一般人群數(shù)據(jù)和患者實時特定數(shù)據(jù)，提供了一種監(jiān)測和治療患者的新方法。HDT有潛力改善復雜疾病患者的決策、優(yōu)化治療和預測結(jié)果。HDT還可用于藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，監(jiān)測社區(qū)和人口層面的健康狀況。然而，HDT仍處于采用的早期階段，其影響將取決于成本、相關(guān)領(lǐng)域的進步和社會經(jīng)濟等多種因素。HDT有潛力改善醫(yī)療健康的公平性，但需要明確的法規(guī)和商業(yè)模式來確保平等獲得高質(zhì)量技術(shù)。

本文由“健康號”用戶上傳、授權(quán)發(fā)布，以上內(nèi)容（含文字、圖片、視頻）不代表健康界立場?！敖】堤枴毕敌畔l(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務，如有轉(zhuǎn)載、侵權(quán)等任何問題，請聯(lián)系健康界（jkh@hmkx.cn）處理。

相關(guān)知識

醫(yī)療數(shù)字孿生技術(shù)：開啟個性化疾病預測與治療優(yōu)化的新時代
建立數(shù)字孿生社區(qū)，解決健康差距難題
寧夏構(gòu)建西部醫(yī)療健康行業(yè)大模型生態(tài)，引領(lǐng)醫(yī)療創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”創(chuàng)新發(fā)展論壇舉辦 探索數(shù)字技術(shù)與醫(yī)療深度融合
走進健康4.0：醫(yī)療健康領(lǐng)域的數(shù)字化革新之路
數(shù)字健康——數(shù)字與醫(yī)療的結(jié)合 ——記公衛(wèi)學院雙語教學興趣小組活動
2022數(shù)字醫(yī)療年度創(chuàng)新白皮書發(fā)布：全面講述數(shù)字醫(yī)療中國故事
數(shù)字醫(yī)療 全球共享 | 第三屆數(shù)貿(mào)會數(shù)字醫(yī)療展區(qū)看點前瞻
數(shù)智醫(yī)療與醫(yī)學AI創(chuàng)新：應用現(xiàn)狀與發(fā)展前景
院士專家縱論以新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展

網(wǎng)址: 醫(yī)學創(chuàng)新中的健康數(shù)字孿生與挑戰(zhàn) http://www.u1s5d6.cn/newsview125911.html