數字孿生未來市場或為醫療健康領域新視點



在醫療健康行業,無論是新藥研發,還是為患者制定治療或手術方案,都需要經過多輪驗證和測試,這一過程不僅成本高、耗時長,甚至在某些情況下還行不通。


數字孿生技術(Digital Twins)的出現,可以使這一流程變得更高效、更安全。從臨床試驗到護理再到外科手術,該技術讓醫療健康的相關工作變得更高效、更個性化且更具預測性。


數字孿生,指的是創建物理實體或工作過程的虛擬版本,比如虛擬的患者、解剖結構或醫院環境。簡單來說,就是在虛擬世界中創建一個基于真實數據構建的模型,然后觀察并分析該模型對新藥物或新治療方案的反饋。在這一過程中,創建模型所用到的數據來自于數字病歷、疾病登記庫、穿戴式傳感器等等。


以臨床試驗設計為例,研究人員可以借助已完成試驗的數據,建立數字孿生代替人類志愿者,以緩解患者招募的壓力。


在新冠肺炎疫情期間的臨床試驗中,數字孿生技術就發揮了很大的作用,因為人類志愿者做人體實驗往往會面臨較大的風險。疫情期間,數字孿生技術也引起了媒體的廣泛關注。



圖 | 近年來,有關數字孿生話題的新聞報道數量變化(來源:CB Insights)


根據 CB Insights 的數據,到 2025 年,全球數字孿生市場規模預計將達到 360 億美元,隨著更多新的醫療健康應用案例的出現,該技術或迎來重大發展機遇。


接下來,我們將重點介紹數字孿生技術在醫療健康領域的應用方法和案例。


臨床試驗設計


臨床試驗有著成本高、耗時長、效率低下的特點。


一般來說,臨床試驗包括兩個研究組:實驗組和對照組。其中,實驗組由接受治療的試驗對象組成;而對照組由接受無活性安慰劑的試驗對象組成。


平均而言,80% 的臨床研究項目出現過注冊延遲的情況,另有 20% 經歷過沒有招募到足夠多志愿者的情況。


尋找符合標準并愿意參與試驗的患者對臨床試驗的開展來說是一項巨大的挑戰,最終會影響到患者接受某些關鍵療法的治療時間。為試驗參與者打造數字孿生,可以在一定程度上解決該問題。


初創公司 Unlearn.ai 是一家探索數字孿生技術的公司。該公司通過收集參與者的身體數據,創建數字孿生來作為對照組使用。這樣可以讓盡量多的參與者加入實驗組,提升試驗效率。2020 年 4 月,Unlearn.ai 獲得了 1200 萬美元的股權融資,用于加速數字孿生的臨床試驗。


(來源:Unlearn.ai)


專注于這一領域研究的公司還有 Novadiscovery 和 Jinkō,其中 Jinkō 主要使用數字孿生進行計算機模擬的臨床試驗,以探索各種藥物靶標的有效性,加速對肺癌和乙肝等疾病的研究和治療方案的應用。


醫療器械設計


對醫療器械制造商來說,設計符合個人生理構造的定制醫療設備是一個巨大挑戰。一些企業正在開發器官和其他解剖結構的“數字模型”,以簡化定制醫療設備的設計過程。


法國公司達索系統(Dassault Systèmes )使用磁共振圖像(MRI)和心電圖(ECG)測量結果開發了一種數字孿生模型,可以模擬人心臟的結構和某些生理功能。該公司發起的“活體心臟項目”(Living Heart Project),成員單位包括美敦力、波士頓科學(Boston Scientific)和飛利浦等學術機構和行業公司。它們正在利用數字心臟模擬真實狀況,將難以看到的解剖結構可視化,以開發更安全、更有效、更完善的心臟設備。


(來源:Dassault Systèmes)


西門子醫療也在開發一種“數字心臟”系統。研究人員使用該系統的算法來最大程度地提高患者對心臟再同步治療(CRT)的反應。在一項研究中,心臟病學家在西門子數字心臟中植入了虛擬電極并產生電脈沖來模擬對患者進行心臟再同步治療。如果在數字心臟上獲得成功,就表明該療法有望在患者身上成功。


初創公司 OnScale 也在利用數字孿生技術改善醫療設備的設計。這是一家由英特爾投資(Intel Capital)和谷歌旗下的 Gradient Ventures 共同投資的云工程仿真公司,目前已與生物仿真軟件公司 LEXMA Technology 合作,共同開發了“數字雙肺”模型,幫助臨床醫生預測新冠肺炎患者的通氣需求。


(來源:OnScale)


此外,瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)和惠普合作推出了“藍腦計劃”(Blue Brain Project ),旨在開發哺乳動物大腦的數字孿生(數字大腦模型)。


單個器官的數字孿生標志著醫療健康在向基于價值的系統轉移,可以節省設備制造商和醫生的時間和資源,讓他們更專注于患者護理。


從長遠來看,該領域的目標是創建整個人體的數字孿生。這對算力和數據存儲提出了更高要求,相關技術必須進一步發展進步,才能處理人體解剖結構的復雜性。


藥物研發


藥物研發可能面臨著很高的失敗風險,一款成功的新藥平均要花費 26 億美元,從開始研發到面市平均至少需要 10 年。


許多初創企業正嘗試利用人工智能和數字孿生技術,通過識別成功率更高的藥物靶點來加快這一過程。


例如,DeepLife 將機器學習和數字孿生相結合,以識別新的靶標、生物標志物和潛在的候選藥物。該公司還用計算機模擬基因組篩選,以幫助研究人員了解耐藥性和敏感性。


(來源:DeepLife)


另一家初創公司 Insilico Biotechnology 正在開發數字孿生軟件,對制藥過程進行更好的預測。目前,該公司與 Teva Pharmaceuticals 和葛蘭素史克(GSK)等生物制藥公司展開合作,以優化生物藥物的生產過程。


護理服務


數字孿生技術可以使用電子病歷、疾病注冊庫和可穿戴設備等中的數據來創建患者的“數字模型”,隨后醫護人員就可以按需調取和查看患者的數據,以便為患者提供更好的護理服務。


Verto Health 公司推出了 Verto Flow 平臺,通過機器學習技術集成和連接來自各種數據源的患者健康數據。根據患者所處的護理階段,數字孿生技術可以將各種數據關聯起來。這意味著醫護人員能獲取更多有價值的信息,幫助他們提供更快、更有效的護理服務。


(來源:Verto Health)


另一家使用數字孿生技術改善護理服務的公司是 ThoughtWire。該公司提供的軟件可以優化醫院運營模式。其平臺會模擬患者的健康狀況,幫助醫生預測患者何時可能出現緊急狀況并發出提醒。如果軟件發現某個患者模型出現心臟驟停的幾率升高,就會提前通知醫護人員留意。該軟件還集成了醫院地圖和醫療設備追蹤數據,以幫助醫生協調資源。


(來源:ThoughtWire)


GE 醫療和西門子醫療等行業領導者也已開始探索使用數字孿生技術優化護理服務。


GE 醫療與醫院開展了試點計劃,旨在優化外科手術的時間表并簡化人員配備。西門子醫療則選擇與南卡羅來納州醫科大學合作,通過數字孿生技術模擬新的工作流程或醫療設備對醫院效率的影響。


手術規劃


手術是一個復雜而精細的過程。手術中一旦出現問題,很可能給患者帶來不利甚至致命的后果,因此手術之前要經過細致的規劃。


許多公司正在探索如何在這方面應用數字孿生技術,比如通過建立解剖結構模型,幫助醫生在實際操作之前模擬手術過程。


飛利浦研發的 HeartNavigator 通過 CT 圖像來創建心臟的數字模型,可用于規劃復雜的心臟手術,例如經導管主動脈瓣置換術(TAVR)。此外,該軟件還可以將實時 3D 成像數據與由 CT 掃描構建的虛擬模型相疊加,從而更好地在手術過程中為醫生提供指導。


(來源:飛利浦)


另一家公司 Digital Orthopedics 也開發了足部和踝部的數字模型,允許外科醫生模擬手術結果并優化手術計劃,讓患者獲得更好的治療。


結語


未來,數字孿生技術將模擬出更多解剖結構,同時隨著成像技術和物聯網等新興技術的進一步發展,其應用領域有望得到進一步拓展和廣泛部署。


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