数字双胞胎用于血栓形成和中风风险的预测建模:当前的方法和未来的方向

科学领域:

• 心血管医学 心血管医学
• 计算生物学 计算生物学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 血栓形成引起显著的全球死亡率通过诸如心房动,静脉血栓塞栓症和动脉样硬化等条件.
• 目前的临床风险得分是静态的,无法考虑动态的患者因素,导致错误分类和可预防的血栓事件.

研究的目的:

• 推进针对患者特定的数字双胞胎的科学议程,该科学议程可以动态地将多式联络纵向数据与用于预测血栓形成风险的机制性见解相结合.
• 改进超出现有临床指南的中风和出血风险估计.

主要方法:

• 提出混合模型,将基于物理的原理与数据驱动的算法相结合,用于模拟疾病进展和治疗.
• 利用成像,实验室结果,可穿戴设备和电子健康记录的持续更新进行动态风险评估.
• 确定多尺度建模,基于物理学的学习,概率预测和数据管理方面的研究优先事项.

主要成果:

• 数字双胞胎为动态风险轨迹和适应性护理途径提供了一个框架,使持续的风险重新评估成为可能.
• 分析确定了数据质量,校准,验证和不确定性量化方面的差距,阻碍了临床翻译.
• 拟议的研究重点涉及多尺度建模,基于物理学的学习,概率预测和符合监管的数据管理.

结论:

• 数字双胞胎技术通过从人口启发学转向精确,及时的风险预测,为个性化抗凝疗提供了希望.
• 将数字双胞胎转化为临床实践需要解决数据,建模,验证和监管途径方面的挑战.
• 这种方法促进了向动态风险评估和对血栓形成驱动疾病的适应性治疗策略的过渡.