笔者在医疗生命科学领域拥有二十多年的丰富职业生涯,曾见证过科技在重塑患者治疗效果方面的变革潜力。
此期间,我在医疗保健领域的历程坚定了我的一个信念:数字创新将为患者提供个性化医疗服务。数字孪生和数字线程正在融入医疗保健,这印证我的这一信念,也预示着精准医疗新时代的到来。
数字线程:编织未来医疗的蓝图
数字线程指的是患者数据的持续流动,可以为患者的健康之旅提供一个全面的叙述。
我们可以将数字线程想象成一本详细的健康故事书,书的每一页都在讲述每次的就医、服药、化验结果和生活方式选择的故事。这样的线程或线索将电子健康记录、可穿戴设备和遗传信息等来自各种源的数据串接在一起,进而提供患者在任何时刻的完整健康视图。
举个例子,杨女士是一名糖尿病患者。她的数字线程不仅包括她的病史和处方,还包括来自她的血糖监测仪的实时数据、健康应用程序记录的饮食习惯和运动习惯等等。她的医疗服务提供者可以利用这些丰富的信息,根据她的生活方式和实时数据调整药物,从而提供真正个性化的治疗方案。
这种相互关联的数据流突破了传统医疗保健的限制,能够做到全面、实时地了解患者的健康状况。相互关联的数据流是建立个性化医疗的基石,能够做到细致入微地了解每位患者的独特健康状况。
数字孪生:预测性医学的先锋
医疗保健领域的数字孪生指的是患者的动态虚拟模型。数字孪生是由患者的数字线程数据创建的,这些数据也令数字孪生变得更加丰富。我们可以将数字孪生想象成一个模仿病人实时健康状况的化身,医生根据这个化身能够预测健康结果、试验治疗方案并可以比过去更精确地提供个性化护理。
例如,我们设想心脏病患者老张拥有一个数字孪生体,这个虚拟模型根据老张的实时数据(包括血压读数、胆固醇水平和遗传风险因素)模拟他的心脏状况,医生可以利用老张的数字双胞胎预测潜在的心脏并发症,并可以在虚拟环境中测试不同的治疗方案,然后再将选定的方案应用到现实生活中。这种方法在管理复杂疾病或评估新型治疗的影响方面尤为重要。
在一些复杂、高风险的情况下或者在处理罕见和突破性治疗时,能够创建相应的数字孪生体尤其有利。
例如,假定一个患者正在接受一种新的实验性癌症疗法,医疗服务提供者数字孪生系统这时候就可以模拟和评估病人的身体对治疗可能产生的反应,从而最大限度地降低在实际临床环境中试验和出错所带来的风险。
时代的召唤:迎接数字革命
利用数字孪生和数字线程整合医疗保健势在必行。
创新者、领导者和有远见者必须响应数字革命时代的召唤。医疗保健的数字革命要求重新构想传统的医疗模式,大胆拥抱创新并坚定不移地致力于以患者为中心的医疗服务。各方面的挑战是巨大的,包括数据互操作性、隐私问题等等,但这些并非不可克服。我们要听从时代的召唤,携手合作,勇于创新,开辟新的道路。
医疗保健的未来需要各方面的协作努力。技术和医疗保健领域最聪明的人才只有建立深入的合作关系,才能释放数字孪生和数字线程全部的潜力。我们正处于一个十字路口,我们今天的决策将决定明天的医疗保健去向。未来的医疗保健不是被动的,而是主动的,不是通用的,而是个性化的。
数字孪生和数字线程与医疗保健的整合标志着医学新时代的来临。医疗保健的精确性和有效性不仅有望得到提高,而且还将以前所未有的方式实现医疗保健个性化。我们不仅可以通过采用这些数字创新技术改善医疗服务,还可以重新定义医疗服务,确保每位患者的医疗服务就像患者的指纹一样独一无二。
我们正处于数字医疗革命的转折点,很显然,我们的共同努力不仅将改变患者的护理,还将为美好的未来铺平道路。未来的医疗保健必将是主动的、个性化的,也将是由数字创新驱动的。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。
北航团队推出VoxHammer技术,实现3D模型的精确局部编辑,如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作,通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度,在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集,为3D编辑领域建立新标准,展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。
谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。
宾夕法尼亚大学研究团队开发出PIXIE系统,这是首个能够仅通过视觉就快速准确预测三维物体完整物理属性的AI系统。该技术将传统需要数小时的物理参数预测缩短至2秒,准确率提升高达4.39倍,并能零样本泛化到真实场景。研究团队还构建了包含1624个标注物体的PIXIEVERSE数据集,为相关技术发展奠定了重要基础,在游戏开发、机器人控制等领域具有广阔应用前景。