数字孪生技术可能有助于治疗癌症、糖尿病和其他疾病 - 彭博社

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基利安·姆巴佩发表看法。

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胶质母细胞瘤是最常见、最具侵略性和致命性的脑癌之一。诊断后中位生存期为15至18个月，这一预后在半个多世纪以来一直没有改变。半个世纪。

治疗胶质母细胞瘤面临的主要挑战之一是患者间肿瘤差异很大，其中的细胞也不均匀。往往选择正确的侵入性手术、放疗和化疗组合就相当于高风险的猜测。

脑肿瘤的“数字孪生”可以帮助。由于过去十年人工智能和数学建模的飞跃进步，医生现在可以利用基因信息、病历、血液检测和扫描创建患者特定受影响区域的虚拟副本。有了数字孪生，医生可以在出现身体症状之前检测异常，预测肿瘤的发展，并确定哪种手术和治疗组合将带来最佳结果。初步结果令人鼓舞。

数字孪生技术处于一个期待已久的时代的前沿精准医学 — 从一刀切的疾病预防和治疗方法演变而来的重要进化。今天，这项技术可能仍然更接近科幻而非现实，但通过正确的支持、投资和保障，这种情况可以改变。

数字孪生的概念并不新鲜。数字孪生技术几十年来一直被应用于工业领域，比如航空航天工程以及最近的汽车制造业。借助蓝图和来自传感器的实时数据，工程师可以在极端条件下近似物体的性能 — 例如在恶劣天气中的喷气发动机 — 并预测维护需求。尽管定义正在演变，数字孪生通常需要双向信息流：物理对象的真实数据输入模型，然后模型预测物理对象的结果。

数字孪生在医学领域的潜在用途广泛。除了癌症，数字孪生还被用于治疗潜在的致命心律失常和管理1型糖尿病。去年，Blackstone Inc.部署了一个数字孪生试点项目，以减少员工购买昂贵减肥药物的支出；至少连续三个月参与的160人的费用减少了一半。科学家们还希望为罕见疾病的临床试验创建数字孪生，并改善患者群体的多样性。简单地缩小安慰剂组将加快试验速度，大幅降低成本，并 — 希望 — 更快地将治疗方法推向市场。

根据一些估计，到2028年，数字孪生医疗市场的规模可能会从今天的16亿美元增长到超过200亿美元。但是也存在挑战。与喷气发动机不同，人体没有蓝图。虽然医生从患者那里收集了大量数据，但很少有电子记录系统相互连接。

使数字孪生成为主流的第一步将是获得更多且更好的数据。例如，欧洲正在朝着标准健康数据库迈进。在美国，由于市场的碎片化，要复制这样的努力将是具有挑战性的，医学工程师应该构建数字孪生，目标是使它们能够在不同的数据系统之间互操作。

运行这种模型所需的计算能力将需要投资。公私合作伙伴关系，符合欧洲委员会促进行业和学术界合作的计划，可以帮助分担成本。此外，这项技术需要新的技能，搭建工程和医学之间的桥梁。今年早些时候，中国政府将数字孪生列为六个“未来产业”之一，并敦促实验室和研究机构将超过一半的基础资金用于35岁以下的科学家。

隐私问题将会出现。现有的数据保护将需要重新审视和修改。关于谁拥有或控制数字孪生，以及如何定价和支付利用这项技术进行诊断和治疗的问题将会出现。这些种种不确定性不应该阻碍发展。潜在的好处是巨大的。

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