10、医疗健康数字孪生与临床决策支持及医学影像应用

医疗健康数字孪生与临床决策支持及医学影像应用

1. 引言

在过去几十年里，医疗行业在技术驱动的解决方案方面取得了显著进展，这些方案旨在改善患者护理、诊断和治疗。

计算机化临床决策支持系统（CDSS）是其中一项重要进展。在过去25年中，CDSS已从缺乏有意义互操作性的简单独立系统发展成为复杂的集成平台。然而，CDSS在临床实践中的普遍实施仍面临挑战，例如快速发展的技术环境需要处理大量不同的临床数据，建立标准化的组织内知识工程和管理流程一直很困难，以及需要更无缝高效地集成到临床工作流程中。不过，2020年的一项元分析发现，使用CDSS平均使接受理想护理的患者比例总体绝对提高了5.8%（95%置信区间为4.0%至7.6%），尽管研究之间存在显著异质性。随着计算能力和知识发现的不断改进，预计CDSS的采用率和有效性在未来几年将继续上升。此外，Health Level Seven（HL7）的快速医疗互操作性资源（FHIR）作为统一临床数据模型的持续采用，以及代表临床知识和临床推理的标准（如临床质量语言（CQL）和Arden语法）的发展，及其与FHIR数据模型的互操作性，也有助于CDSS在临床实践中变得更加重要。

另一个迅速受到关注的概念是健康数字孪生（HDT）。它最初源于制造业，信息和通信技术的发展促使人们越来越多地研究如何将数字孪生作为现实世界实体的虚拟表示应用于医疗领域。传统的医疗方法主要是一刀切的指南，针对假设的平均患者，而HDT有可能促进更个性化、以患者为中心的医疗服务。目前有各种关于在临床护理中使用数字孪生的研究项目正在进行，但它们往往集中在狭窄的医学领域，如多发性硬化症的个性化疾病管理，目前还缺乏更通用的方法。

本研究展示了一个原型网络应用程序，它将HDT概