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《构建用于心血管健康的数字孪生：从原理到临床影响》是一篇深入探讨数字孪生技术在心血管健康领域应用的综述文章。文章由卡恩·赛尔博士和其他多位作者共同撰写。本文全面回顾了数字孪生技术的最新进展，并讨论了其在个性化心血管医疗实践中的潜力和挑战。

过去几十年，心血管疾病和脑卒中的诊断和治疗取得了快速进步，这得益于成像、基因组学和生理监测技术突破以及治疗干预措施。当前面临的挑战包括如何快速处理大量复杂的多模态和多尺度医学测量数据，将所有可用数据流映射到患者一生中疾病状态的轨迹上，以及如何将这些信息应用于最佳的临床干预和结果。本文回顾了利用数字孪生技术解决这些挑战的新进展，以实现个性化心血管医疗的前景。

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数字孪生是物理对象的虚拟表示，用于模拟和仿真其物理对应物。科学计算、人工智能和传感器技术的最新突破使得虚拟与物理对应物之间的快速双向交互成为可能，通过物理孪生的测量数据来为其虚拟孪生提供丰富的信息和改进虚拟孪生，进而提供疾病轨迹和预期临床结果的更新虚拟投影。

数字孪生在心血管健康中的应用和影响包括个性化医疗、疾病预测、治疗规划和患者监护。通过整合临床数据、遗传信息、人口统计数据和连续的生理生化数据，数字孪生能够准确跟踪和模拟器官系统的动态行为，评估健康状况，并在疾病发生前提供预警。此外，数字孪生还可以用于历史趋势分析，帮助医生在评估患者健康状况时参考其基线水平，从而提高诊断和治疗的有效性。

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数字孪生的关键要素包括创建个性化的虚拟表示、通过传感器和历史记录从物理孪生获取观察、从物理到虚拟孪生的流动以校准和更新数字表示、从虚拟孪生到物理孪生的流动以驱动物理孪生的积极变化，以及人在循环中的作用。

心血管系统建模在理解心脏、循环和其他器官系统之间复杂相互作用方面发挥着关键作用。建模方法包括使用来自力学和电子学等其他科学领域的方法进行机械建模。文章回顾了各种心血管系统模型，并讨论了它们在预防心血管医学中的相关性、在构建数字孪生平台中的局限性和整合到数字孪生平台的机会。

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尽管数字孪生在心血管健康领域展现出巨大潜力，但仍面临技术挑战，包括数据隐私、模型的可解释性和透明度、以及如何确保数字孪生技术的临床有效性和可靠性。未来的研究需要关注如何整合连续监测、实时更新和个性化参数化，以将这些模型转化为能够准确反映和适应个体生理条件复杂性的动态数字孪生。
数字孪生的未来方向包括利用机器学习和人工智能处理连续、复杂和异构的数据，更新机械模型的状态，以及在数据有限或问题极其复杂的情况下，使用人工智能作为机械模型的替代品。此外，数字孪生的发展需要跨学科合作，包括心血管医学、计算生物学、数据科学和临床科学等领域的专家。

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总之，数字孪生技术在心血管健康领域具有革命性的潜力，能够提供个性化的医疗保健解决方案。然而，为了实现这一潜力，需要克服包括技术、伦理和监管在内的多重挑战。未来的研究应集中于开发能够准确反映个体生理状态的数字孪生模型，并确保这些模型能够持续更新，以提供最准确的健康监测和疾病管理。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，心血管健康数字孪生将在未来成为个性化医疗和精准健康管理的重要工具。
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