李帅

数智化虚拟患者的兴起，直指当前医学研究与临床实践中的两大痛点。一方面，为医技训练与诊疗研究长期依赖动物、人类尸体及患者，不仅承受着高昂经济成本与伦理争议，亦难以实现规模化、标准化推进；另一方面，手术方案缺乏有效预演与优选机制，手术失误屡有发生。在此背景下，融合虚拟现实（VR）、人工智能（AI）、人机交互（HCI）等前沿技术的数智化虚拟患者应运而生，为突破医疗领域相关难题开辟新路径。作为《科学美国人》2020年评选的十大颠覆性新兴技术之一，虚拟患者能够快速且低成本地评估医疗手段与药物的安全性及有效性，大幅减少临床试验所需人体受试者数量。2025年4月，FDA宣布逐步取消部分药物研发中的动物实验要求，进一步推动数智化虚拟患者成为全球医疗科技竞争的核心焦点，凸显其在重构医学发展范式中的战略价值。

▋影像智能分析处理：构建数智化虚拟患者的数据基石

影像智能分析处理是数智化虚拟患者构建的基础支撑，核心目标为解决医学影像处理中的共性难题，将分散、复杂的影像数据转化为标准化、高可用性的数字资源。该技术通过多尺度特征融合、自注意力机制、域自适应等创新方向，实现从单一病灶检测到多模态数据协同分析的全面升级：一方面针对医学影像中病灶隐蔽、特征复杂等问题，优化影像信息提取与识别能力，确保关键医疗数据精准捕捉；另一方面攻克多模态影像对齐难、噪声干扰大等问题，通过跨模态协同分析提升数据利用效率。此技术环节的核心价值在于为后续器官建模与仿真提供高质量数据保障，唯有实现影像数据的精准解析与标准化处理，方能为数字器官的形态还原与功能模拟奠定坚实基础，是数智化虚拟患者从概念走向实用的首要环节。

▋人体器官建模仿真：从静态形态到动态功能的跨越

依托影像智能分析处理形成的精准解析结果，人体器官建模仿真进一步聚焦个性化与功能化两大核心，构建多源数据驱动的混合建模技术体系。该体系以医学影像、生理监测（如心电、血流数据）等个性化数据为核心，融合物理规律、生理机制与临床经验，打破传统建模重形态、轻功能的局限：在几何建模层面，整合多模态影像数据实现器官精细结构还原，确保数字器官与真实解剖特征高度一致；在功能仿真层面，通过力电耦合、流体动力学等跨学科模型，模拟器官在生理状态下的动态变化，例如心脏收缩舒张、血管血流运动等。此技术的关键在于将静态解剖与动态功能深度结合，使数字器官不仅形似更神似，既具备真实的形态结构，又能模拟生理状态下的功能反应，进而成为可观测、可交互的虚拟实体，为后续手术仿真与病理机制研究提供高保真载体。

▋手术操作交互仿真：构建安全可重复的临床训练环境

在高保真数字器官的支撑下，手术操作交互仿真技术聚焦临床实操需求，突破复杂医疗场景下的实时交互难题，构建统一的多材质对象耦合仿真框架。该技术针对手术场景中刚体（如手术器械）、柔体（如器官组织）、流体（如血液）等多类型对象的动态关联需求，通过流固耦合、柔性器械仿真等技术，还原手术操作中的物理交互规律；同时优化仿真计算效率，解决超高细节场景下的实时性问题，确保手术模拟流畅自然；此外，结合力觉反馈、真实手术器械接口等装置，还原手术操作中的触觉、力觉与视觉体验，打造沉浸式训练环境。此技术的核心价值在于构建安全可重复的手术训练与预演场景，医生可在虚拟环境中反复练习复杂操作、应对术中突发情况，无需依赖真实患者，既降低了临床风险，又能通过反复演练提升操作熟练度。同时，虚拟环境还支持手术方案的对比与优化，推动手术从经验驱动向数据驱动转型，为提升手术成功率提供关键支撑。 

整合前述影像、建模与仿真技术，虚拟标准化患者构建与仿真是数智化虚拟患者落地应用的核心载体，实现从技术组件到应用主体的整合升级。在知识支撑层面，整合病例、医学教材、临床指南等多源数据构建医学诊疗知识图谱，为虚拟标准化患者赋予专业医学认知能力，支撑智能问诊、症状识别、诊断推理等核心功能；在行为建模层面，通过多技术融合生成具有病症特征的个性化行为，例如疼痛引发的肢体姿态、疾病导致的运动受限等，确保虚拟标准化患者动作与交互符合临床实际；在场景仿真层面，依托动态知识图谱与感知模型，实现诊疗场景（如诊室、手术室）与交互行为的协同生成，打造沉浸式诊疗训练环境。虚拟标准化患者构建与仿真的关键在于将数据、模型、场景三者深度融合，使虚拟标准化患者从静态数字载体升级为动态诊疗交互主体，不仅能模拟患者的生理特征与病症表现，还能与医生进行情境化交互，进而为医疗培训、诊疗流程演练、新型诊疗技术验证提供贴近临床实际的虚拟环境。

▋多专科落地应用：推动医疗服务向精准化与可及化转型

从应用落地视角来看，数智化虚拟患者技术已形成覆盖多专科的解决方案，在临床培训、手术规划、诊疗研究等场景实现规模化应用。无论是针对心内科、妇科的介入手术仿真系统，聚焦心脏瓣膜置换、房颤消融的专科手术仿真系统，还是面向口腔科的临床思维训练系统，均围绕个性化与实用性展开：支持临床数据动态接入，实现虚拟场景与真实患者病情的精准匹配；提供多维度交互与评估功能，满足医生培训、手术预演、诊疗方案验证等多元化需求。目前，相关系统已在数十家医院完成实践验证，得到行业专家与临床医生的广泛认可，其价值不仅体现在提升医疗培训效率、降低临床风险，更在于推动医疗服务向精准化、可及化转型，为基层医疗能力提升、稀缺医疗资源共享提供技术支撑，助力解决医疗资源分布不均问题。

综上，数智化虚拟患者构建与医疗仿真技术是前沿科技与医学深度融合的产物，其核心价值在于打破传统医疗对实体资源的依赖，重构医疗研发、培训与服务的全流程。通过数字化手段，该技术既解决医技训练中的伦理困境与成本压力，又为手术安全保障、药物研发、精准诊疗提供新路径。未来，随着多尺度生理、病理、药理耦合建模技术的突破，以及与可穿戴设备、大模型、新一代通信技术等数字健康技术的协同发展，数智化虚拟患者将进一步拓展应用边界，在智慧医疗、精准医学、转化医学等领域发挥更大作用，推动医疗行业向更高效、更安全且更普惠的方向持续迈进。

（作者：北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室  李帅  夏清）