数字双胞胎学习健康系统和多模式生物标志物改变了疼痛护理
Sean Mackey1, Beth Darnall, Ming-Chih Kao
1Division of Pain Medicine, Department of Anesthesiology, Perioperative and Pain Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, United States.
Pain
|October 14, 2025
概括
数字双胞胎学习健康系统 (DT-LHS) 通过整合患者数据以提供个性化护理,可以彻底改变疼痛管理. 这种方法旨在使疼痛治疗更精确,更容易获得,并为所有人公平.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
背景情况:
- 目前的疼痛治疗是分散的,难以获得的,缺乏精确性.
- 需要先进的系统来个性化疼痛管理策略.
研究的目的:
- 为改变疼痛管理提出数字双胞胎学习健康系统 (DT-LHS).
- 概述DT-LHS如何整合多式联络生物标志物和实时数据以提供个性化护理.
主要方法:
- 使用多式联运生物标志物和实时数据流.
- 实施适应性学习循环,以实现持续改进.
- 通过像CHOIR这样的平台,采用动态建模和现实世界的反.
主要成果:
- DT-LHS可以模拟个体患者的轨迹.
- 这些系统可以更准确地预测治疗反应.
- 常规的临床护理可以转化为不断改进的实验过程.
结论:
- DT-LHS为个性化,响应,可访问和公平的疼痛护理提供了一条途径.
- 生物见解与动态建模的整合提高了治疗效率.
- 像CHOIR这样的开源平台是实现这一愿景的关键.
