Reinhard Laubenbacher和同事在一篇《視角》文章中提出，個性化的預(yù)測性計算機模擬（或“數(shù)字孿生”，也就是將已知的人體生理學(xué)和免疫學(xué)與特定患者的臨床數(shù)據(jù)相結(jié)合）可以更為有效地治療具體患者的病毒感染。流行病學(xué)的計算機模型在應(yīng)對COVID-19全球大流行中繼續(xù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

政策制定者和醫(yī)療當局常常倚仗它們來通告最有效的公共衛(wèi)生應(yīng)對措施。但是，目前還沒有類似的工具可以幫助醫(yī)生預(yù)測病毒感染的過程，并為具體的COVID-19患者決定最合適的治療方法。“數(shù)字孿生”最初是一個工程概念，它將真實數(shù)據(jù)與計算機建模相結(jié)合，旨在為某實體事物或系統(tǒng)創(chuàng)建一個虛擬摹本，它可被用作監(jiān)控和評估其功能或故障的動態(tài)模型。

據(jù)Laubenbacher等人披露，醫(yī)療數(shù)字孿生可通過提供病毒感染和免疫反應(yīng)的個性化、預(yù)測性計算機模擬來滿足醫(yī)療專業(yè)人員的需要，從而優(yōu)化治療方法。Laubenbacher等人就建立精確模型以包含受病毒感染影響的林林總總的生物學(xué)過程和身體系統(tǒng)的挑戰(zhàn)進行了討論。例如，建立有用的數(shù)字孿生需要在臨床醫(yī)生和計算機建模人員之間有更好的溝通和數(shù)據(jù)共享，這樣才能將生物學(xué)見解轉(zhuǎn)化為計算模型。然而，作者指出，為感染組裝數(shù)字孿生所需的許多必要的子模型業(yè)已存在或能被現(xiàn)有的實驗技術(shù)開發(fā)出來。

此外，醫(yī)學(xué)數(shù)字孿生已開始用于人類健康的其它領(lǐng)域，其中包括糖尿病治療和小兒心臟內(nèi)科。作者寫道：“通過與機械知識、觀察數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)史及人工智能力量相結(jié)合，這類醫(yī)學(xué)數(shù)字孿生或能強力增補我們未來對抗疾病大流行的工具庫。

來源：EurekAlert中文