通過構(gòu)建患者虛擬數(shù)字孿生模型，醫(yī)生更精準(zhǔn)預(yù)測試治效。這項(xiàng)數(shù)字技術(shù)正從行為模擬和統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)入細(xì)胞層面的應(yīng)用，旨在實(shí)現(xiàn)真正的精準(zhǔn)醫(yī)療和療效預(yù)測。關(guān)注詳情。

(群規(guī): 實(shí)名+機(jī)構(gòu))

閱讀文摘

數(shù)字孿生技術(shù)為阿爾茨海默病等復(fù)雜疾病的個性化治療提供了新途徑。

該項(xiàng)技術(shù)通過創(chuàng)建患者或其生物系統(tǒng)的虛擬模型，讓醫(yī)生預(yù)先測試治療方案對特定個體的效果，從而突破當(dāng)前依賴群體平均療效數(shù)據(jù)的局限性。

哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)正從多個尺度探索這一技術(shù)，例如利用數(shù)字孿生創(chuàng)建模仿患者說話模式的聊天機(jī)器人，以優(yōu)化行為干預(yù)。

研究人員則利用大量患者數(shù)據(jù)，為個體生成數(shù)百個在關(guān)鍵特征上相匹配的“統(tǒng)計(jì)虛擬人”，通過比較用藥后患者與其虛擬對照組的認(rèn)知軌跡，更精準(zhǔn)判斷療效。

此外，研究人員還開發(fā)了名為COMPASS的AI工具，它能整合分析患者的組學(xué)等多維度數(shù)據(jù)，并通過類ChatGPT界面，讓醫(yī)生能與代表患者細(xì)胞狀態(tài)的“數(shù)字孿生”對話，預(yù)測對特定藥物的反應(yīng)。

盡管這些應(yīng)用尚處驗(yàn)證概念階段，而且對“數(shù)字孿生”的定義尚未統(tǒng)一，但研究人員認(rèn)為，借助AI與海量數(shù)據(jù)的融合，數(shù)字孿生有望變革當(dāng)前的醫(yī)療決策模式，實(shí)現(xiàn)從“群體平均值”升級為“個體精準(zhǔn)”治療飛躍。

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