“出新推出“產業洞察”欄目，聚焦各細分領域，解析各行業發展前沿等問題。本周推出數字孿生系列，本篇為數字孿生與智慧醫療，盤點數字孿生如何為醫療行業賦能。歡迎大家閱讀分享。

作者：飛飛|

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編輯：唐詩 |

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用數字孿生技術預測疾病

智慧醫療是在診斷、治療、康復、支付等各環節，建設以病人為中心的醫療信息管理和服務體系，實現共享協作、臨床創新、診斷科學等功能。數字孿生通過高精度的虛擬模型，可促進醫療行業智慧化。

具體來看，數字孿生通過模型“復制”，利用機器學習和深度算法，包括數據預測、監測和反饋、構建孿生體環節，為醫生提供個性化醫療方案，進行疾病預測和診斷，降低疾病風險，提高治療質量。用數字孿生技術實際上是通過模擬本體，基于醫療數據的深度學習，提供精準的醫療治療方法，能幫助醫療人員提出更完善的治療計劃，以及改善患者健康狀況的治療方案。

舉個例子，針對肝臟類型疾病患者，運用數字孿生技術，通過機器學習和深度算法分析收集肝臟血液樣本數據，包括肝臟感染患者和正常人的血液樣本，基于臨床數據，構建新的肝臟分類模型，這個模型就可用于分析肝臟功能、判斷是否存在疾病以及疾病的嚴重程度。根據公開報道，像這種模型已經能成功預測肝臟感染的類型，比如肝炎、纖維化或肝硬化，并且預測的數據還有較高的準確度。

當然，這看起來像精準醫療技術，但數字孿生又不完全等同，數字孿生是創建和人體器官功能相同的虛擬“孿生體”，通過這種“復制”樣本和構建模型的方式，對于醫護人員也有較大幫助，可以預測可能發生的疾病，發現還未惡化的疾病，也能提供更佳的治療方案等。

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數字孿生為醫院場景提供可視化

數字孿生技術在臨床應用上有重要作用，此外，也為包括醫院諸多場景提供了新的可視化方案。以數字孿生技術為基礎，可為醫院眾多場景建立可視化虛擬模型，比如在門診預約掛號上，可對預約人數、候診人數、出診醫生等數據，進行實時動態監測，并進行多維度和深度可視化分析，能在門診掛號環節實現全流程管控，為優化門診資源提供數據支持。

在醫務管理上，可對醫護人員值班、手術分類、醫療糾紛等進行可視化監測，是正常情況進行推進，有異常情況發出預警，能為醫務管理提供數據依據。在患者住院場景上，可對患者人數、所患病種、空床位、住院費用等進行監測，并進行可視化分析，為醫務管理人員進行醫療資源調配提供數據支持。

此外，在后期管理上，比如患者病歷管理上，可以集成電子病歷，綜合監測患者的病情、診斷和治療等數據，并對治療記錄、用藥劑量、護理記錄等進行可視化管理，提高醫護人員工作效率，為改善對患者的治療方案提供數據依據。再比如，在藥品管理上，可以對藥品庫存、損壞、品類、價格等情況進行動態監測，對正常藥品可進行臨床使用，對過期等異常藥品及時發出預警，也能提高藥品管理工作效率。

醫院有不同空間場景，比如候診大廳、病房、走廊、手術室、藥房等，建設智慧型醫院要將眾多場景通過數字孿生方式表達出來，使用虛擬的數字模型優化各場景服務，已經成為未來智慧型醫院的必要基礎。

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與挑戰并存的數字孿生應用

數字孿生技術對實現醫療智慧化有極大促進作用，但與此同時，當前醫療領域運用數字孿生技術還未成熟，數字孿生技術要在醫療行業發揮更大作用，也面臨著多重挑戰。

首先要有強大的技術支持，建立成熟的物聯網基礎設施，數字孿生技術體系融合了大數據、云計算等前沿科技，這要求數字孿生在醫療運用上要有強大的物聯網基礎設施和技術基礎。此外，機器深度學習的是數據，所以在醫療相關場景上，還要收集足夠多的數據，尤其是動態數據更能反應場景變化，這對用數字孿生構建虛擬模型較為重要。

數據安全和隱私性也值得關注，這點不難理解，用數字孿生技術對醫院眾多場景進行數據分析，這對數據的安全性要求極高，并且通過深度學習患者病情，對患者器官進行虛擬建模，也會涉及和患者相關數據的安全性，再者，患者病況也是個人隱私，運用數字孿生技術也要注意個人的隱私性問題。一些技術運用是否符合安全和隱私法規，這些都需要注意。

此外還要保障數字孿生技術運用符合標準要求，比如在對患者器官建模上，從開始設計到建立虛擬仿真模型，中間每個階段要保障信息暢通，技術運用要符合標準，同時要確保患者對象的足夠信任和理解。當然，數字孿生并非萬能型技術，運用數字孿生也無法解決所有醫療問題，醫護人員和患者對數字孿生也要保持客觀態度。

應該說，數字孿生打破了真實與虛擬世界的邊界，作為具有革命性意義的新型交互方式，為醫療領域帶來了巨大的想象空間，伴隨著技術的不斷進步，合理運用數字孿生技術，能為實現醫療行業智慧化提供更有效的解決方案。

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延伸閱讀

1.江行智能

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智慧電網：智慧輸電線路系統、智慧變電站系統、智慧配電房系統。

智慧用電：智慧配電房系統、負荷預測系統、電力區塊鏈系統、碳計量系統。

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2.樹根互聯

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智能制造IIoT解決方案：智能制造、智能資產、智慧能源(600869)。

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3.忽米網

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工業SaaS：標識解析服務平臺、設備管理云、刀具云管理系統、視覺監測系統、云ERP、智能倉儲系統、數字孿生體、云MES、電能優化系統等。

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工業IaaS：藍光數據存儲等。

邊緣層：5G邊緣計算器、工業防火墻、統一安全管理平臺、工控網絡安全應用系統、工控安全監測與審計系統、邊緣計算網關等。

參考資料：

1.“數字孿生”語境下的智慧城市：產業井噴背后的航向之爭.Alter聊科技.

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