论文标题：Medical Digital Twin: A Review on Technical Principles and Clinical Applications

论文链接：https://www.mdpi.com/2077-0383/14/2/324

期刊名：Journal of Clinical Medicine

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jcm

从 NASA 登月任务的“实体孪生”，到如今赋能临床的“虚拟患者”，数字孪生（Digital Twin, DT）技术正从工业航天走进医疗健康领域。它以患者为原型，构建实时同步、动态演化的虚拟镜像，让模拟诊疗、风险预测、个性化方案成为可能。

2025 年，来自意大利那不勒斯费德里科二世大学的Mario Tortora及其团队在Journal of Clinical Medicine发表综述，系统梳理医疗数字孪生的技术原理、临床应用与未来方向，重点聚焦神经科学、肿瘤、心血管三大核心领域，揭示这项前沿技术如何推动医疗走向 “预测、精准、个体化”。

一、研究背景：从工业到医疗的跨越

数字孪生概念最早起源于NASA的工业领域，曾助力“阿波罗13号”在危机中重返地球。近年来，随着大数据、人工智能与数据科学的爆发式增长，这一技术正逐步跨越边界，进入医疗健康领域。

作为一种可实时同步、动态迭代的虚拟镜像技术，医疗数字孪生由“物理实体（患者）、数字副本（虚拟模型）与双向数据连接”三大要素构成。它已不再局限于静态的 3D 模型，而是进化为具备自适应、自学习能力的智能孪生体。

二、研究意义

医疗数字孪生突破传统诊疗局限，为精准医疗与预防性健康提供全新范式。它能够整合多组学、影像、临床与环境数据，构建患者专属虚拟模型，在无风险条件下模拟疾病进展、治疗反应与手术效果。这项技术有效解决人体高度异质性、复杂疾病机制难解析、治疗方案难个体化等临床痛点，推动医疗从“经验驱动”转向“数据与模型双驱动”，提升诊断准确性、治疗安全性与长期健康管理水平，具有重要临床价值与社会意义。

三、研究应用现状

当前数字孪生已在三大临床领域实现关键突破：在肿瘤学中，可模拟肿瘤生长与药物反应，优化放化疗方案与手术切除策略；在心脏病学中，构建个性化心脏模型，精准预测心律失常与猝死风险，指导射频消融与器械治疗；在神经科学中，用于多发性硬化病程预测、癫痫致痫区定位、神经外科术前规划与术中导航，降低手术并发症。整体应用仍以单器官、单疾病为主，跨系统、全生命周期模型尚在研发。

四、未来展望

医疗数字孪生的未来将围绕四大方向发展：

1. 深度融合AI与机器学习提升模型预测与可解释性；

2. 依托可穿戴设备实现生命体征实时同步与动态更新；

3. 建立统一数据标准与平台互操作体系；

4. 完善数据隐私、伦理规范与临床准入监管。

该技术的最终目标并非替代医生，而是打造“虚拟患者助手”，实现早预警、精诊断、个性化治疗，推动医疗向预防化、精准化、智能化全面升级。

JCM期刊介绍

主编：Emmanuel Andrès, University Hospital of Strasbourg, France; Kent Doi, University of Tokyo, Japan

主要发表所有临床及临床前研究方面的论文，涵盖但不限于心脏病学、胃肠病学和肝胰胆病学、临床神经病学、肿瘤学、骨科、内分泌与代谢、肾脏科和泌尿科、流行病学与公共卫生、口腔科、肺病学、眼科、妇产科、免疫学、血液学、临床心理学与精神病学、耳鼻喉科、皮肤科、临床营养、临床康复、老年病学、临床药理学等研究领域。

2025 Impact Factor：3.3

2025 CiteScore：5.2

Time to First Decision：18.5 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days