胡天亮，連憲輝，馬德東，馬嵩華，孔勝利

(1.山東大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，濟(jì)南250061；2.高效潔凈機(jī)械制造教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，濟(jì)南 250061；3.機(jī)械工程國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，濟(jì)南250061；4.山東大學(xué)齊魯醫(yī)院，濟(jì)南 250012；5.國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)耳鼻咽喉科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室-山東大學(xué)，濟(jì)南 250012；6.齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，濟(jì)南 250353；7.山東省機(jī)械設(shè)計(jì)研究院，濟(jì)南 250031)

1 引 言

現(xiàn)代診療系統(tǒng)包含患者、醫(yī)療設(shè)備、治療方案三個(gè)要素?；颊呤窃\療系統(tǒng)乃至整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)服務(wù)的主要對(duì)象；醫(yī)療設(shè)備可分為診斷設(shè)備、治療設(shè)備和輔助設(shè)備，為診療系統(tǒng)提供多維度的診斷數(shù)據(jù)支持、先進(jìn)的治療手段以及醫(yī)療環(huán)境和治療保障，是評(píng)價(jià)醫(yī)院技術(shù)能力現(xiàn)代化程度的重要指標(biāo)[1]；治療方案是診療系統(tǒng)的核心，與醫(yī)護(hù)人員的技術(shù)水平、臨床經(jīng)驗(yàn)以及醫(yī)療設(shè)備的水平息息相關(guān)。隨著近代醫(yī)療與信息技術(shù)的進(jìn)步，治療醫(yī)師通過(guò)各種醫(yī)療設(shè)備收集患者的生理參數(shù)、藥物使用數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及醫(yī)療設(shè)備的使用數(shù)據(jù)等[2-4]，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有用信息[5-6]，判斷患者病情，預(yù)測(cè)病程，以制定有效、精準(zhǔn)的個(gè)性化治療方案。數(shù)據(jù)處理技術(shù)在一定程度上促進(jìn)了現(xiàn)代診療系統(tǒng)的不斷完善與發(fā)展。然而目前仍有一些頑固性慢性疾病，比如慢性肺氣腫、高血壓、冠心病、類風(fēng)濕和惡性腫瘤等難以根治。同時(shí)，對(duì)于腦出血、腦梗死、急性型心肌梗死、肺栓塞等突發(fā)性高致命性疾病的預(yù)測(cè)預(yù)防手段仍有不足。應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，現(xiàn)代診療系統(tǒng)三要素作為一個(gè)整體，在治療過(guò)程中應(yīng)統(tǒng)籌三方面的信息，但在實(shí)際治療過(guò)程中仍存在如下問(wèn)題：

(1)醫(yī)療設(shè)備層面：對(duì)于診斷類設(shè)備而言，在獲取患者生理參數(shù)的過(guò)程中存在滯后性、局部性問(wèn)題；對(duì)于治療設(shè)備而言，在使用的安全性、可靠性和適用性上還存在問(wèn)題[7]；同時(shí)，醫(yī)療設(shè)備在應(yīng)用時(shí)，需要精準(zhǔn)的執(zhí)行和舒適的人機(jī)交互。這些問(wèn)題最終會(huì)影響到治療方案可靠、準(zhǔn)確和安全的實(shí)施[8]。

(2)治療方案層面：由于醫(yī)護(hù)人員對(duì)于患者的信息掌握不完備或信息分析不全面，以及治療經(jīng)驗(yàn)問(wèn)題，導(dǎo)致隱性信息呈現(xiàn)不足，給及時(shí)發(fā)現(xiàn)病情和精準(zhǔn)治療帶來(lái)挑戰(zhàn)。同時(shí)，在執(zhí)行治療方案過(guò)程中，操作者經(jīng)驗(yàn)和熟練程度也將影響治療方案的精準(zhǔn)執(zhí)行。

(3)患者層面：不同患者的體質(zhì)、病情、病程存在廣泛的差異性，影響了特異性指標(biāo)對(duì)檢查結(jié)論的正確判斷和治療方案的正確制定。

通過(guò)分析以上問(wèn)題，對(duì)現(xiàn)代診療系統(tǒng)的技術(shù)提升可歸結(jié)為狀態(tài)感知、機(jī)理模型、智能算法三個(gè)方面：

(1)構(gòu)建完備的狀態(tài)感知系統(tǒng)?，F(xiàn)代診療系統(tǒng)對(duì)患者、醫(yī)療設(shè)備多維度狀態(tài)參數(shù)的采集、秩序化處理以及信息挖掘不充分，診療系統(tǒng)存在“感而不知”，隱性致病機(jī)理未挖掘，對(duì)診斷決策缺少進(jìn)一步支持的問(wèn)題；

(2)建立多領(lǐng)域、多尺度的人-機(jī)融合的機(jī)理模型?；颊呱?病理、設(shè)備運(yùn)行的機(jī)理模型不充分，無(wú)法真實(shí)、準(zhǔn)確、有效地映射診療系統(tǒng)生理、病理、診斷、治療手段內(nèi)在的機(jī)理與相互作用關(guān)系；

(3)精準(zhǔn)的決策算法。由于狀態(tài)感知系統(tǒng)功能和機(jī)理模型的問(wèn)題，導(dǎo)致智能決策算法的準(zhǔn)確性、針對(duì)性不足，醫(yī)療設(shè)備診療過(guò)程中智能性缺失，致使治療方案正確性的人為影響因素過(guò)大，智能醫(yī)療系統(tǒng)決策結(jié)果可信度不高。

以上問(wèn)題的實(shí)質(zhì)為診療系統(tǒng)物理世界與信息世界的融合與交互問(wèn)題?？赏ㄟ^(guò)將現(xiàn)階段物理融合技術(shù)與醫(yī)療診斷技術(shù)結(jié)合加以解決。

早在2002年，密歇根大學(xué)教授Michael Grieves提出了數(shù)字孿生的概念。數(shù)字孿生具有虛擬空間與物理空間緊密融合的特點(diǎn)，是充分利用機(jī)理模型、狀態(tài)感知信息、決策方法等集成多學(xué)科、多維度、多尺度的仿真過(guò)程，其通過(guò)虛實(shí)同步映射和虛實(shí)融合實(shí)現(xiàn)虛實(shí)共生，涵蓋物理實(shí)體的全生命周期過(guò)程，實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用決策[9]。數(shù)字孿生技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于許多行業(yè)，代表性的如美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展了基于數(shù)字孿生的飛機(jī)結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測(cè)[10]，達(dá)索系統(tǒng)利用數(shù)字孿生技術(shù)還原巴黎古城的建造過(guò)程，加拿大渥太華大學(xué)MCR實(shí)驗(yàn)室提出了邊緣運(yùn)行的數(shù)字孿生心臟[11]，薩馬拉國(guó)立技術(shù)大學(xué)提出了一種關(guān)于冠狀動(dòng)脈血管數(shù)字孿生的建模方法[12]，OnScale推出了用于改善新冠病毒COVID-19患者預(yù)后的數(shù)字孿生肺等。

根據(jù)數(shù)字孿生技術(shù)的虛實(shí)同步映射、虛實(shí)融合的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，本研究基于數(shù)字孿生技術(shù)設(shè)計(jì)了數(shù)字孿生診療系統(tǒng)(digital twin enabled therapy system, DTTS)。DTTS從系統(tǒng)層面將狀態(tài)感知、機(jī)理模型、智能算法三個(gè)方面融合，建立起現(xiàn)代診療系統(tǒng)三要素關(guān)系，探索其在臨床診療、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)教育培訓(xùn)、醫(yī)療設(shè)備研發(fā)中的應(yīng)用，以提高診療系統(tǒng)的智能性和安全性，為智能診療系統(tǒng)的發(fā)展提供可行的思路。

2 數(shù)字孿生診療系統(tǒng)(DTTS)的概念

理想的現(xiàn)代診療系統(tǒng)三要素應(yīng)具備的關(guān)系，見(jiàn)圖1。

圖1 現(xiàn)代診療系統(tǒng)三要素Fig.1 Three elements in modern therapy system

患者與醫(yī)療設(shè)備的關(guān)系：患者是醫(yī)療設(shè)備的直接或間接的作用者，是醫(yī)療設(shè)備的服務(wù)對(duì)象。診斷設(shè)備獲取患者生理病理狀態(tài)參數(shù)，治療設(shè)備輔助患者的治療與恢復(fù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者與治療相關(guān)的生理病理狀態(tài)參數(shù)，根據(jù)病情變化調(diào)整治療參數(shù)。

患者與治療方案的關(guān)系：患者是治療方案的服務(wù)對(duì)象與使用者，是治療方案制定的信息來(lái)源。醫(yī)護(hù)人員針對(duì)不同的患者提出個(gè)性化的治療方案，患者將治療方案的效果直接反饋或通過(guò)診斷設(shè)備反饋至醫(yī)護(hù)人員，供醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行治療方案調(diào)整。

治療方案與醫(yī)療設(shè)備的關(guān)系：醫(yī)護(hù)人員是治療方案的直接制定者和醫(yī)療設(shè)備的直接操作者。醫(yī)護(hù)人員根據(jù)診斷設(shè)備提供的診療平臺(tái)與數(shù)據(jù)支持，做出合理的分析，提供相應(yīng)的治療方案；治療設(shè)備是治療方案的輔助實(shí)施者，將治療方案通過(guò)設(shè)備進(jìn)行實(shí)施。

患者、醫(yī)療設(shè)備、治療方案三者相互驅(qū)動(dòng)、相互反饋，實(shí)現(xiàn)人-機(jī)數(shù)據(jù)的融合，形成數(shù)字化、智能化的診療系統(tǒng)。

2.1 DTTS概念

根據(jù)上述診療系統(tǒng)三要素的理想關(guān)系以及數(shù)字孿生概念的基本理念，為充分實(shí)現(xiàn)診療系統(tǒng)的智能化，本研究依據(jù)數(shù)字孿生虛實(shí)融合的理念，建立了DTTS，見(jiàn)圖2。該系統(tǒng)是在智能診療系統(tǒng)需求的驅(qū)動(dòng)下，基于信息物理融合技術(shù)，通過(guò)物理實(shí)體(包括患者、醫(yī)療設(shè)備)、孿生數(shù)據(jù)以及孿生機(jī)理模型的映射與交互，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體和其數(shù)字孿生體的多學(xué)科、多物理量、多維度、多尺度的融合。在孿生體中的孿生數(shù)據(jù)和孿生機(jī)理模型的融合驅(qū)動(dòng)下，進(jìn)行智能分析決策，最終服務(wù)于臨床診療、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)療教育培訓(xùn)以及醫(yī)療設(shè)備研發(fā)和使用。

圖2 數(shù)字孿生診療系統(tǒng)Fig.2 Digital twin enabled therapy system

2.2 DTTS系統(tǒng)框架

DTTS分為物理空間和數(shù)字空間，主要由物理實(shí)體、DTTS孿生數(shù)據(jù)、DTTS孿生機(jī)理模型和DTTS智能決策四部分組成。

其中，物理空間包括患者(消化、呼吸、循環(huán)、內(nèi)分泌、神經(jīng)、運(yùn)動(dòng)、泌尿以及生殖系統(tǒng)等)、醫(yī)療設(shè)備(診斷設(shè)備、治療設(shè)備和輔助類設(shè)備等)、傳感設(shè)備(各種生理傳感設(shè)備和設(shè)備的狀態(tài)傳感器等)以及用于物理實(shí)體(患者和醫(yī)療設(shè)備)狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男畔⒔换テ脚_(tái)。

數(shù)字空間包括DTTS孿生數(shù)據(jù)、DTTS孿生機(jī)理模型和DTTS智能決策模塊。DTTS孿生數(shù)據(jù)主要包括來(lái)自物理空間的感知數(shù)據(jù)，分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和存檔數(shù)據(jù)。DTTS孿生機(jī)理模型基于物理實(shí)體建立，與DTTS孿生數(shù)據(jù)共同實(shí)現(xiàn)對(duì)患者和醫(yī)療設(shè)備忠實(shí)的、數(shù)字化的鏡像。

DTTS智能決策模塊負(fù)責(zé)完成輔助臨床判斷與決策?；谏疃葘W(xué)習(xí)平臺(tái)，利用DTTS孿生數(shù)據(jù)和DTTS孿生機(jī)理模型單獨(dú)或者融合實(shí)現(xiàn)對(duì)患者、醫(yī)療設(shè)備的狀態(tài)識(shí)別以及不同應(yīng)用場(chǎng)景的指導(dǎo)。

數(shù)字空間通過(guò)信息交互平臺(tái)獲取物理空間的狀態(tài)(包括患者的生理病理參數(shù)、設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等)，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)映射。數(shù)字空間的決策結(jié)果通過(guò)信息交互平臺(tái)反饋給醫(yī)療設(shè)備或者直接反饋給醫(yī)護(hù)人員，形成治療方案，同時(shí)，物理空間中的患者和醫(yī)療設(shè)備接收來(lái)自醫(yī)護(hù)人員的醫(yī)囑并精確執(zhí)行。

3 DTTS孿生數(shù)據(jù)的生成

DTTS孿生數(shù)據(jù)主要包括來(lái)自物理空間的傳感數(shù)據(jù)。傳感數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、多維度、動(dòng)態(tài)性、海量、時(shí)序性等特征。如三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可通過(guò)CT三維掃描得出；心率和血壓可利用心率測(cè)量?jī)x測(cè)得；由溫度傳感器測(cè)量相應(yīng)位置的體溫；通過(guò)計(jì)算胸內(nèi)壓與潮氣量的斜率間接得到肺部順應(yīng)性等[13]。根據(jù)傳感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，孿生數(shù)據(jù)從時(shí)間維度可以分為兩類。一類是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)備采集生理病理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如心電圖數(shù)據(jù)、體溫、血壓、血氧等)和醫(yī)療設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)(如設(shè)備運(yùn)行實(shí)時(shí)參數(shù)等)，并直接顯示或進(jìn)行處理；另一類是存檔數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)(需要存儲(chǔ)的生理病理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和醫(yī)療設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù))以及其它數(shù)據(jù)，其它數(shù)據(jù)指非實(shí)時(shí)生理病理數(shù)據(jù)(如影像學(xué)數(shù)據(jù)、化驗(yàn)數(shù)據(jù)、以及患者的性別、年齡、身高、體重等)以及非實(shí)時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)(設(shè)備的使用年限、使用次數(shù)等)。

考慮采集數(shù)據(jù)的完整性、冗雜性等問(wèn)題，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行“原始數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)清理→數(shù)據(jù)集成→數(shù)據(jù)變換→數(shù)據(jù)歸約”流程的預(yù)處理，對(duì)所采集的數(shù)據(jù)做出審核、篩選、排序等必要的處理，生成最終的DTTS孿生數(shù)據(jù)，使后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等結(jié)果更高效、準(zhǔn)確。

將以上數(shù)據(jù)通過(guò)信息交互平臺(tái)傳至數(shù)字空間，即將物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)映射到數(shù)字空間，實(shí)現(xiàn)感知物理實(shí)體的全要素信息。在數(shù)字空間實(shí)現(xiàn)全要素醫(yī)療信息的集成、分析與決策，有助于臨床癥狀分析、病理研究、醫(yī)療設(shè)備智能運(yùn)行維護(hù)以及設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)等。

DTTS孿生數(shù)據(jù)為DTTS提供了全方位、多層次、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集成與共享模塊，驅(qū)動(dòng)DTTS孿生機(jī)理模型的不斷迭代更新，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的DTTS智能決策模型建立與優(yōu)化。

為實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體到DTTS孿生機(jī)理模型描述的真實(shí)映射，對(duì)患者和醫(yī)療設(shè)備分別建立其孿生機(jī)理模型，見(jiàn)圖3。根據(jù)影像學(xué)數(shù)據(jù)、生理參數(shù)、生理學(xué)數(shù)據(jù)等，從解剖、物理、功能和規(guī)則四個(gè)維度對(duì)患者進(jìn)行建模；從機(jī)械、電氣、氣動(dòng)和控制四個(gè)層面對(duì)醫(yī)療設(shè)備從幾何、物理、行為、規(guī)則四個(gè)維度進(jìn)行建模。并根據(jù)實(shí)際診療需求，實(shí)現(xiàn)DTTS孿生機(jī)理模型的自更新、自優(yōu)化和自配置。約定模型間的融合關(guān)系，從而在數(shù)字空間建立一個(gè)完整的、高保真的DTTS孿生機(jī)理模型。

圖3 DTTS孿生機(jī)理模型的建立流程圖Fig.3 The process of building DTTS mechanism model

3.1 孿生機(jī)理模型的建立

對(duì)于患者孿生機(jī)理模型，本研究從解剖結(jié)構(gòu)、物理屬性、生理功能和生理規(guī)則四方面對(duì)八大系統(tǒng)進(jìn)行刻畫與描述，根據(jù)需求建立“解剖-物理-功能-規(guī)則”四維融合模型。具體如下：

解剖模型：主要對(duì)患者的生理結(jié)構(gòu)結(jié)合影像學(xué)建立的解剖學(xué)表述模型。

物理模型：主要根據(jù)人體八大系統(tǒng)生理功能參數(shù)(比如血壓、心率、順應(yīng)性等)并且結(jié)合流體力學(xué)和彈性力學(xué)而建立的模型。

功能模型：用于描述八大系統(tǒng)各組織結(jié)構(gòu)處于不同狀態(tài)時(shí)的生理功能的模型。

規(guī)則模型：自覺(jué)或非自覺(jué)地由神經(jīng)中樞控制的人體各器官或組織的生理病理運(yùn)行規(guī)則。

對(duì)于醫(yī)療設(shè)備四維模型，從醫(yī)療裝備涉及的機(jī)械、電氣、控制、氣動(dòng)四個(gè)系統(tǒng)層面，從幾何、物理、行為、規(guī)則四個(gè)維度進(jìn)行刻畫與描述，根據(jù)需求建立“幾何-物理-行為-規(guī)則”四維融合模型。具體如下：

幾何模型：主要對(duì)醫(yī)療裝備的零部件、子系統(tǒng)、系統(tǒng)分層級(jí)的幾何表述模型。

物理模型：對(duì)醫(yī)療裝備物理特性，如材料、質(zhì)量、強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)部件的摩擦系數(shù)等進(jìn)行表述。

行為模型：對(duì)醫(yī)療裝備行使功能時(shí)的行為特性進(jìn)行表述。

規(guī)則模型：對(duì)醫(yī)療裝備的運(yùn)行規(guī)則進(jìn)行表述。

DTTS孿生機(jī)理模型是對(duì)物理實(shí)體進(jìn)行不同維度的系統(tǒng)級(jí)描述，各維度之間互相關(guān)聯(lián)與映射。對(duì)于患者孿生模型，可利用CT數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建，并通過(guò)語(yǔ)義識(shí)別區(qū)別出各組織器官和系統(tǒng)，建立解剖模型；在解剖模型基礎(chǔ)上，將物理屬性參數(shù)融合，建立物理模型；同時(shí)根據(jù)生理特征建立各系統(tǒng)的功能模型；在功能模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合生理運(yùn)行規(guī)則建立規(guī)則模型。對(duì)于醫(yī)療設(shè)備孿生模型，從機(jī)械-電氣-氣動(dòng)-控制四個(gè)層面建立幾何-物理-行為-規(guī)則四維模型，四維模型之間是一個(gè)有機(jī)融合的整體，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備孿生模型幾何-物理-行為-規(guī)則的描述。

患者孿生模型和醫(yī)療設(shè)備孿生模型根據(jù)不同方式建立，但兩者在診療過(guò)程中相互依存。依據(jù)兩者的交互要求構(gòu)建交互接口，建立患者孿生模型與醫(yī)療設(shè)備孿生模型的“驅(qū)動(dòng)-反饋”關(guān)系，形成人-機(jī)融合的DTTS孿生機(jī)理模型。

3.2 孿生機(jī)理模型的自更新

為了保持DTTS孿生機(jī)理模型數(shù)據(jù)與物理實(shí)體數(shù)據(jù)的真實(shí)同步，需進(jìn)行模型實(shí)例化和模型跟隨。模型實(shí)例化指從普適性模型到具體專用模型的轉(zhuǎn)化；模型跟隨是隨物理實(shí)體狀態(tài)的變化而實(shí)時(shí)更新孿生機(jī)理模型。DTTS孿生機(jī)理模型自更新技術(shù)路線(見(jiàn)圖4)根據(jù)物理空間中患者或醫(yī)療設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，保證DTTS機(jī)理模型與物理實(shí)體的一致性。

圖4 DTTS孿生機(jī)理模型自更新技術(shù)路線Fig.4 The self-updating technical route of DTTS twin mechanism model

在診療系統(tǒng)運(yùn)行的全部階段，通過(guò)基于遺傳算法的優(yōu)化過(guò)程，對(duì)各種傳感器的累積信號(hào)響應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，建立診療系統(tǒng)綜合差異評(píng)估模型，映射物理實(shí)體整個(gè)診療過(guò)程中的實(shí)體幾何變化、生理參數(shù)更新、功能及規(guī)則特性的更新，并通過(guò)診療系統(tǒng)綜合差異評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)DTTS孿生機(jī)理模型的自主更新。

3.3 孿生機(jī)理模型的自優(yōu)化和自配置

在DTTS孿生機(jī)理模型自優(yōu)化方面，以臨床應(yīng)用分析為導(dǎo)向，依據(jù)誤差影響評(píng)判規(guī)則，對(duì)DTTS孿生機(jī)理模型進(jìn)行自主優(yōu)化降階處理，在保留患者和醫(yī)療設(shè)備必要的行為特性，以及主導(dǎo)效應(yīng)的前提下，在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，對(duì)機(jī)理模型進(jìn)行優(yōu)化。

在DTTS孿生機(jī)理模型自配置方面，以臨床應(yīng)用分析為導(dǎo)向，利用層次分析法選取患者目標(biāo)子系統(tǒng)或醫(yī)療設(shè)備目標(biāo)零部件，并結(jié)合子系統(tǒng)或零部件之間的耦合關(guān)系，自組織生成以具體應(yīng)用為目標(biāo)的DTTS孿生機(jī)理模型。在保證應(yīng)用需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)機(jī)理模型的簡(jiǎn)化，以減輕智能決策的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

4 DTTS智能決策

在精確建立DTTS孿生機(jī)理模型的前提下，DTTS對(duì)物理實(shí)體的臨床狀態(tài)識(shí)別是智能決策的基礎(chǔ)?；贒TTS孿生機(jī)理模型和孿生數(shù)據(jù)融合的方法是臨床狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵，基于臨床狀態(tài)識(shí)別的智能決策的技術(shù)路線，見(jiàn)圖5。通過(guò)構(gòu)建臨床狀態(tài)感知本體模型，明確診療系統(tǒng)包括的實(shí)體范圍?；诖四Ｐ蛯?duì)存檔數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和預(yù)處理，構(gòu)成臨床狀態(tài)識(shí)別訓(xùn)練集。采用機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行臨床狀態(tài)識(shí)別模塊中映射關(guān)系的訓(xùn)練，獲取臨床狀態(tài)特征列表，構(gòu)成“狀態(tài)類型-數(shù)據(jù)”的映射圖譜，構(gòu)成臨床狀態(tài)識(shí)別上下文并輸出。

圖5 基于臨床狀態(tài)識(shí)別的智能決策的技術(shù)路線Fig.5 The technical route of intelligent decision based on clinical state recognition

以臨床狀態(tài)識(shí)別模塊為基礎(chǔ)，以應(yīng)用場(chǎng)景、狀態(tài)類別為導(dǎo)向，將臨床狀態(tài)識(shí)別結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)不斷的迭代訓(xùn)練，得到精確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分器，進(jìn)行不同應(yīng)用場(chǎng)景的智能決策。突破統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、物理模型等單一數(shù)據(jù)分析算法的局限性，以機(jī)理模型和DTTS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立融合型決策方法，根據(jù)不同的診療場(chǎng)景進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)模型、數(shù)據(jù)的有效融合，以獲得更加準(zhǔn)確的決策結(jié)果，為不同狀態(tài)的患者和醫(yī)療設(shè)備及不同的應(yīng)用場(chǎng)景提供服務(wù)。

5 DTTS應(yīng)用

基于上述DTTS研究，預(yù)期可以在臨床診療、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、教育培訓(xùn)和設(shè)備研發(fā)等四個(gè)場(chǎng)景中進(jìn)行應(yīng)用。

5.1 臨床診療

臨床診療是DTTS最主要的應(yīng)用。利用DTTS，針對(duì)不同疾病或某一疾病不同階段的患者，在治療之前對(duì)患者進(jìn)行充分評(píng)估，從生命體征、生理結(jié)構(gòu)、營(yíng)養(yǎng)情況、工作環(huán)境等多維角度判斷病癥，建立個(gè)性化患者孿生機(jī)理模型，從海量孿生數(shù)據(jù)中提取有效信息，識(shí)別出有助于預(yù)測(cè)患者病情導(dǎo)向的“數(shù)字生物標(biāo)記”，依據(jù)相關(guān)場(chǎng)景的智能決策指導(dǎo)治療醫(yī)師提供個(gè)性化治療方案，并驅(qū)動(dòng)醫(yī)療設(shè)備運(yùn)行，輔助疾病的診斷、治療以及預(yù)防等。

5.2 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究

針對(duì)人體生理系統(tǒng)和子系統(tǒng)，建立孿生機(jī)理模型，結(jié)合檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)的孿生數(shù)據(jù)，從生理、病理多學(xué)科、多物理場(chǎng)景、不同維度進(jìn)行研究，深入研究人體生理活動(dòng)機(jī)理和病理演進(jìn)機(jī)理，推動(dòng)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

5.3 教育培訓(xùn)

利用DTTS，從不同維度對(duì)人體、醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行研究、解讀，建立多維數(shù)字化平臺(tái)，輔助醫(yī)護(hù)人員提高治療技術(shù)以及對(duì)醫(yī)療設(shè)備的操作水平，以可視化的方式助力于學(xué)生教育、護(hù)理技術(shù)訓(xùn)練，并可針對(duì)患者的疾病進(jìn)行科普教育。

5.4 設(shè)備研發(fā)

醫(yī)療裝備可靠性、有效性、智能性、易用性的提升，可有效保障治療效果，減輕醫(yī)護(hù)人員的操作難度，減少醫(yī)療事故的發(fā)生幾率。在醫(yī)療設(shè)備研發(fā)、優(yōu)化的過(guò)程中，利用DTTS模擬患者、醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，可大量減少設(shè)計(jì)過(guò)程中受試者的參與時(shí)間及相應(yīng)的人力、物力，高效安全地進(jìn)行設(shè)備的研發(fā)、優(yōu)化。同時(shí)，針對(duì)醫(yī)療設(shè)備采集相關(guān)使用參數(shù)，建立醫(yī)療設(shè)備模型，可以對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備壽命預(yù)測(cè)以及故障智能診斷維護(hù)。

6 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)代診療系統(tǒng)患者、醫(yī)療設(shè)備、治療方案三要素存在的問(wèn)題，本研究基于數(shù)字孿生理念，從狀態(tài)感知、機(jī)理模型、智能算法三個(gè)方面探討了數(shù)字孿生診療系統(tǒng)的構(gòu)建方法，并對(duì)孿生數(shù)據(jù)、孿生機(jī)理模型、智能決策三方面進(jìn)行了闡述，對(duì)數(shù)字孿生診療系統(tǒng)在臨床診療、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、教育培訓(xùn)和醫(yī)療設(shè)備研發(fā)四方面的應(yīng)用進(jìn)行了初步探討。后續(xù)將以數(shù)字孿生診療系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，推進(jìn)臨床醫(yī)療設(shè)備和數(shù)字平臺(tái)的建設(shè)實(shí)施。