医疗保健中的数字双胞胎:方法论上的挑战和机遇

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 数字双胞胎技术正在成为医疗保健中的变革性工具.
• 虚拟患者对手为个性化监测,诊断和治疗策略提供了潜在的潜力.
• 应用范围扩展到识别新的治疗点和预测药物疗效.

研究的目的:

• 为医疗保健中构建数字双胞胎的数据源和方法提供全面的概述.
• 探讨整合多样化的患者数据以创建数字双胞胎的挑战和解决方案.
• 讨论数字双胞胎技术在个性化医疗中的当前状态和未来方向.

主要方法:

• 对数字双胞胎构建现有文献进行叙述性审查.
• 使用各种数据类型的分析,包括生理测量 (例如血糖),医学成像 (MRI,CT),电生理学,临床报告和多omics数据.
• 讨论数据标准化,整合和解释方法.

主要成果:

• 数字双胞胎集成了各种数据源,如生理信号,成像和多omics数据.
• 克服数据标准化和解释方面的挑战是产生功能数字双胞胎的关键.
• 已经取得了显著的进展,但完全全面的患者数字双胞胎仍然是未来的目标.

结论:

• 数字双胞胎技术显示出对推进个性化患者护理的巨大承诺.
• 在非侵入性数据收集,建模和计算能力方面的持续进步对于实现数字双胞胎的全部潜力至关重要.
• 数字双胞胎正准备在很大程度上塑造医疗保健创新的未来.