医疗中的数字孪生：加拿大一家医院的实践经验

在 AnyLogic历史会议上，我们曾举办过多场关于在医疗中使用仿真的有价值的演讲。2016 年，Pfizer公司建议在医疗领域使用预测模型来仿真临床试验。 2023 年，Davita 公司分享了他们使用 AnyLogic 模型改善透析科室工作流程的经验。

在 2022 年 AnyLogic 会议上，医疗领域的数字孪生概念也是议题之一。NHS基金会信托与决策实验室共同研究了利用数字孪生改善运营和提升患者体验的机会。虽然这种方法前景广阔，但在医疗领域的普及程度还不如制造业等其他领域。

这篇博文有两个重点：制造业的经验成功的满足了医疗领域的需求以及数字孪生在医疗领域所面临的挑战。

目录:

1. 医疗领域的数字孪生：概念
2. 医疗仿真面临的挑战
3. 仿真在医疗行业的应用案例
4. 数字孪生应用于医疗的想法
5. 结论

医疗领域的数字孪生：概念和领军者的经验

许多人可能对 “数字孪生 ”的概念并不陌生，但对该术语的解释可能各不相同。数字孪生是物理系统的详细虚拟副本。孪生系统可帮助您实时监控、分析和仿真流程。

如今，制造业已被视为使用数字孪生技术的领军者。数字孪生市场报告指出，到 2027 年，29% 的制造企业将使用数字孪生技术。关于数字孪生如何在制造业中使用的信息比在其他任何领域都要多得多。

我们网站上的案例研究也可以证明这一趋势。如果您要查找数字孪生案例，制造业将是搜索结果的主角。以下只是其中的几个案例：

• ATOM：西门子汽轮机车队运营的数字孪生系统
• 利用制造仿真、数字孪生技术和人工智能做出更好的决策
• 生产线的数字孪生：维护决策支持

在医疗领域采用制造业经验的实例

医疗领域可以向制造业学习，因为数字孪生可以有效优化流程。有一种方法源自制造业，受到丰田管理系统的启发。它被改造以适应医疗行业的需求，在实际应用中被证明很有帮助，最终被称为精益医疗。

精益医疗系统（点击放大）

精益医疗旨在减少 “浪费”，提高医院效率。从医生到后勤人员，每个人都要齐心协力，消除一切不利于患者的因素。

精益医疗中的 “浪费 ”类型：

• 过度生产
• 过度加工
• 未开发的人类潜能
• 缺陷
• 等待时间

因此，加拿大萨斯喀彻温省的一家医院应用了精益医疗。他们在人力资源和供应链等非临床领域取得了很大进步。然而，将这些原则用于临床决策则更为复杂，也不那么一致。

医疗中仿真临床决策所面临的挑战

数据可用性是医疗领域仿真集成的主要障碍之一。数字孪生在很大程度上取决于能否获得高质量的数据。在制造业中，孪生很容易获得生产指标，而医疗领域的数字孪生在收集数据时却面临着一定的挑战：

1. 信息隐私: 在医疗领域，保护患者隐私至关重要。即使有加密和访问控制等保护数据的方法，也需要大量的时间和资源来建立。
2. 数据准确性: 医疗数据通常包括人工记录或基于判断的条目，缺乏制造业中的连续、精确测量。
3. 数据可用性: 数据来自不同的系统和格式，包括电子健康记录、医疗设备和行政数据库。采集数据并将其整合到数字孪生模型中是一项重大挑战。此外，为医疗数字孪生存取实时数据流也增加了数据获取的复杂性。

另一个关键因素是社区的影响。家庭的支持、健康食品的获取以及生活在安全地区等因素都会对个人的健康产生极大的影响。这些因素使得仿真医疗变得更加复杂。

了解这些挑战，就能设法克服。加拿大医院也是这样做的，他们首先将仿真集成到医疗系统。

仿真在医疗中的应用案例

萨斯喀彻温省医院综合了两个方面：仿真建模和学习型医疗系统框架。他们开发了一个多层次的环境，将患者与区域层面的决策联系起来。医院针对医疗问题使用各种模型，提高了决策速度和准确性。

急诊室模型

萨斯喀彻温医院团队十年前创建的首批模型之一，就是使用 AnyLogic建立 的急诊室仿真模型。它改善了患者流量，缩短了等候时间。该模型的成功促使萨斯喀彻温省医院聘请了一名全职建模工程师，并考虑在医疗领域发挥仿真技术的优势。

COVID-19 动力学模型

在 COVID-19 大流行期间，萨斯喀彻温省医院使用 AnyLogic 中基于智能体的建模来研究社区一级的动态，并为管理人员和决策者提供信息。建模人员将社区模型与医院模型相结合。因此，他们与医院管理层一起制定了在现实生活中控制大流行病传播的策略。

在大流行期间，萨斯喀彻温省建模团队利用模型数据回答了一些关键问题，如

1. 病毒是如何在社区传播的？
2. 预计疫情爆发的高峰期和持续时间是多少？
3. 大流行将如何影响医院的能力和资源？
4. 哪些策略可以优化医院的资源分配？
5. 不同的公共医疗措施会产生哪些经济和社会影响？

这些信息对医院分析团队的工作产生了重大影响。它帮助他们提出了控制大流行病传播和改善患者就医体验的策略。

如果您想进一步了解如何以及为何决定将仿真集成到医疗，请观看 AnyLogic 2023 会议的视频。

数字孪生应用于医疗领域的构想

就萨斯喀彻温省医院而言，利益相关者的持续参与确保了技术的相关性和价值。根据他们的经验，以下是在医疗整合数字孪生的一些重点领域：

医院运营和后勤

• 预测和管理医务人员、床位和设备的可用性。
• 仿真紧急情况，改进准备和应对策略。
• 优化医院的能源使用和维护计划。

医疗设备

• 建立磨损模型，预测维护需求，改进下一代设备的设计。
• 实时监控设备性能，预测潜在故障。
• 仿真并验证设备是否符合监管标准。

人口健康管理

• 预测传染病的传播。
• 分析公共医疗数据趋势，为政策和干预策略提供依据。
• 根据预测需求优化医疗资源分配。

结论

数字孪生有可能改变医疗领域。尽管这一细分市场面临着独特的挑战，但从其他行业中看到的效益表明，未来大有可为。通过在医疗领域采用数字孪生技术，您可以做出更明智的决策，简化流程，并最终改善患者的治疗效果。随着持续的关注和创新，数字孪生将成为现代医疗的基石。