数字孪生的概念是指一个有形实体或物理系统的虚拟模型，可以用来研究、监测和优化其物理对应物的组成和功能。数字孪生可用于模拟各种复杂程度不断提升的实体，范围从日常消费品到交通运输系统、城市、生态系统和人体。密歇根大学教授迈克尔·格里夫斯博士于2003年首次提出了这一概念，他将数字孪生描述为一种创建“物理对象或过程的实时数字表示，从而实现模拟、预测和优化”的方法。数字孪生提供了对物理系统内部工作的强大洞见，通过对感兴趣的特定变量和参数的任意操作，可以对几个真实世界场景进行计算机模拟，从而获得不同条件下系统行为的准确预测。
数字孪生概念最初是在航空航天工业中提出的，随着自动化和数字化趋势的不断发展，在工业4.0的背景下，数字孪生概念越来越受欢迎，吸引了包括制造业、交通运输业和医疗保健行业在内的多个行业的极大兴趣。在制造业中，他们在预测性维护和性能优化方面取得了显著成果，而不会破坏或消耗原始物理产品。在汽车行业，可以实现连续的实时数据检测，并与远程控制中心进行交换，从而提高了服务的灵活性和定制化，提高了用户的安全性。在医学中，数字孪生最雄心勃勃的应用是实现患者的完整数字表示（以下简称数字人类孪生），以改善疾病的预防、诊断和治疗。尽管从长远观点看的确如此，但目前的实际应用主要还只是单一解剖结构(组织或器官)、生理过程或代谢相互作用的模拟。在另一个层面上，数字孪生的发展将涉及医疗机构或流程的模拟，旨在改善组织机构的工作流和资源管理。从长远来看，这些模型显然将受益于数字人类孪生的开发，数字人类孪生是个体患者的虚拟副本，并可以集成到更高级别的表示中。在所有这些环境中，数字孪生的应用可以改进对高度复杂系统的研究和监测，而这些系统具有许多相互作用的组件和数千个传统方法难以表征的变量。随着物联网模式的兴起、医疗技术的进步，以及用于生物信号监测和健康促进的可穿戴设备的日益普及，存在大量可用于数字孪生开发的数据。数字孪生的构建则是基于复杂的技能、专业人士和技术设备组成的数字孪生框架。这包括大规模的生物数据存储库；云存储和云计算；数据采集和通信的标准化协议；多学科协作；基于人工智能的算法；虚拟现实技术；健全的法律和伦理框架。
虽然数字孪生的概念已经在制造和工程领域得到了广泛的研究，但其在人体中创建数字人类孪生的潜在应用仍在发展之中，且前景广阔。由于底层技术的发展，数字孪生在医学中的应用在个性化医学变革和医疗转型实践方面具有巨大潜力。在这篇文章中，两位在影像学研究、人工智能和数字孪生方面经验丰富的医生，以“数字孪生”、“人类数字孪生”、“数字孪生与医疗保健”、“数字孪生与医学”、“数字孪生与药物研发”、“数字孪生与移植”、“数字孪生与外科手术”等关键词，在Pubmed和Google Scholar上进行了全面的文献研究。对摘要进行了评估，并将适当的文章收集到了Excel数据库中，以创作这篇叙述性综述。通过这项研究，作者们旨在研究数字孪生在医疗保健中的定义和应用，特别关注数字人类孪生（患者的虚拟复制品），并讨论其在医学中的潜在应用、现状、挑战和未来影响。免责声明：
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