编者按  数字技术正深度融入疾病诊疗、健康管理及医学研究的全链条，推动医学模式向精准化、智能化迈进。本期“数字医学”重点号邀请多位数字医学领域专家，从技术发展态势、医学影像智能分析、虚拟患者仿真、高精度人体建模等多角度阐述学科进展，共同勾勒以数字技术为轴心的跨学科医学图景。

刘军

数字医学是一门以数字化技术在医学领域的创新应用及其发展规律为研究核心的前沿交叉学科，系统整合计算机学、数学、信息学、电子学、机械工程学及生物医学工程学等多学科知识体系，推动医疗健康模式由经验驱动向数据驱动转变、由被动治疗向主动健康管理升级。数字医学不是对传统医学的替代，而是能力的延伸、效率的革命、模式的重构。当前，数字医学已进入规模化应用与深度融合的发展阶段，正成为推动全球医疗体系升级和健康产业变革的核心引擎。

 数字医学的发展 

■ 基础科学与技术

1.生物信息学与基因组学：依托大数据、人工智能（AI）、云计算，高效解析基因组学、转录组学等数据，识别致病/易感基因，构建基因数据库。

2.疾病机制与病理生理：通过数字孪生、虚拟细胞模型，模拟人体器官功能与病理变化，替代部分动物实验；结合超高分辨率数字成像，实现细胞、分子层面的精准观测，推动病理研究精细化。

3.药理与毒理研究：利用AI构建药物筛选模型，缩短筛选周期；通过数字毒理仿真，预测药物代谢与毒性反应，整合全球药理毒理数据，推动药物研发规范化。

4.数字孪生与脑机接口研发：构建高精度人体数字孪生系统，支撑疾病研究与手术规划；研发脑机接口设备，实现神经信号数字化采集与解析，助力神经科学研究与康复技术突破。

■ 先进诊断技术

1.数字化影像诊断：通过AI辅助影像诊断系统快速解析放射、病理、眼底、心电等图像，自动识别病灶、标注异常，显著提升诊断效率与准确性。

2.数字化分子诊断：通过高通量基因测序等技术，精准检测致病基因和基因变异位点，明确疾病分子分型；利用数字化检测技术，分析人体蛋白质、代谢物等生物标志物，助力多组学分子诊断。

3.多模态融合诊断：整合影像、分子检测、电子病历等多源数据，通过AI综合分析，全面提升诊断准确性。

4.无创与远程诊断：依托传感技术与AI算法，研发无创监测设备，实现疾病无创检测；借助5G和云计算技术，构建远程诊断平台，实现影像、病理等数据的远程传输与解读，推动数字化远程诊断与资源下沉。

5.智能预警与预后诊断：通过AI模型精准预测慢病、肿瘤等发病风险，提前发出智能预警；通过数字化监测与AI分析，评估治疗效果，为预后判断提供依据。

■ 医学临床

1.医学智能体：具备自主决策能力的AI系统，能主动感知医疗环境、分析患者数据、调用工具并执行任务，为临床与健康管理提供全流程辅助。

2.数字化手术辅助：借助数字孪生、手术机器人、三维重建等技术，模拟手术流程、规划手术路径，实现毫米级精细操作，减少手术创伤和并发症；通过可穿戴设备、物联网技术，实时监测治疗指标，动态评估治疗效果。

3.数字化临床康复：通过智能康复机器人、数字化康复评估设备，辅助肢体、言语等功能障碍患者开展针对性训练；依托5G和远程康复平台，实现医生远程指导、患者居家训练；借助脑机接口技术，助力脊髓损伤、意识障碍等患者实现神经康复突破。

4.数字化临床管理：通过电子病历、在线挂号、电子处方等系统，实现诊疗信息共享；整合患者实时监测数据和诊疗数据，实现慢病数字化管理；依托远程会诊平台，开展多学科协同诊疗，实现跨科室、跨区域专家协同。

■ 区域医疗规划与管理

1.区域医疗规划与资源配置优化：建立区域医疗资源数据库，监测床位、设备、人员等分布与负荷；结合人口、疾病谱数据，构建模型推演方案效果。

2.医疗服务监管与质量控制：依托电子病历和诊疗数据，监测处方、检查、收费等行为，预警违规；形成诊疗护理评估报告，监测院内感染、药品不良反应、设备风险，构建安全防控体系。

3.区域公共卫生防控与应急管理：整合多源数据，研判疾病趋势，搭建应急响应平台，实现信息快速传输与资源智能调度，提升突发事件处置效率。

4.医保基金监管与费用控制：通过智能审核系统拦截违规报销、欺诈骗保；分析费用数据，识别异常支出，促进合理控费。

■ 数字医学成果转化

1.核心技术产品转化：涵盖诊断设备（CT、MRI等）、医疗信息系统（AI辅助诊断、电子病历等）及智能装备（手术机器人、康复机器人等）。     

2.临床应用转化：AI诊疗技术落地精准医疗；基因测序与多组学分析驱动个体化诊疗；5G+数字化技术支撑远程会诊、区域协同及智能转诊。

3.管理服务转化：形成管理工具（资源配置、医疗监管、公卫防控）与运营方案（医院运营、质量控制、后勤保障）；可穿戴设备与大数据支撑居家及基层慢病管理。     

4.产业生态转化：培育数字医疗“产学研用”协同产业集群，推动技术规模化生产与市场化推广，建立科研机构、企业、医疗机构协同机制，加快科研成果从实验室到临床和产业的落地。

■ 交叉学科创新研发

1.医学与人工智能交叉：融合多模态技术，构建专病大模型；研发“信号-知识”直接转化的AI模型，整合多组学数据与AI算法，优化药物筛选与个体化医疗研发流程。

2.医学与工程学交叉：融合机械、电子、控制工程技术，研发高精度手术机器人；依托数字孪生构建高保真人体模型，为手术预演、药械研发提供实验支撑；研发高精度脑机接口设备，拓展健康管理场景。

3.医学与生物信息学交叉：整合基因组学、转录组学等数据，构建多源异构数据融合平台，挖掘生物标志物与疾病之间的关联；优化高通量测序技术，研发智能化基因解读工具，精准定位致病基因与变异位点。

4.医学与数学、统计学交叉：运用算法挖掘医疗数据规律，构建疾病预警、预后评估、医疗资源需求预测等模型，研发数据清洗、去标识化、安全加密技术，解决数据碎片化问题。

5.医学与计算机学和信息学交叉：融合云计算、5G等技术，构建全民健康信息平台；研发智能化临床信息系统和医疗质量数字化评估系统，提升诊疗与管理效率。

 数字医学的展望 

1.技术向更智能、更融合演进：生成式AI与多模态大模型成为医生的智能助手，覆盖诊断、方案生成、病历书写等全流程；数字孪生、患者虚拟模型用于手术模拟、预后预测；脑机接口、增强现实/虚拟现实/混合现实导航技术拓展诊疗边界。

2.服务模式向主动健康与普惠延伸：未来医疗将以预防为先，AI助力早预警、早干预；远程诊疗、居家监测、数字疗法将成为主流，推动健康服务实现连续、个体化、人人可及。

3.治理体系更规范、更开放：数据安全与隐私保护将更加制度化，建立可信共享机制；伦理审查、算法备案与临床验证趋于常态化，在创新与安全间取得平衡。

4.生态走向协同与全球化：  跨学科、跨机构、跨区域协同成为常态，数字医学技术助力全球公共卫生应急、慢病防控与健康公平。

（作者：西安交通大学第一附属医院医学影像科  刘军  赵文哲）