當消費遇上AI｜從“元宇宙”到“心宇宙”，人類心臟大腦等器官正在被重建

數字孿生技術正在改變醫學範式。如今，醫生已經可以通過三維圖像重建患者從心臟到大腦的各個器官，不久的將來，還有望構建出整個人體的虛擬孿生，從而讓手術和診療變得更精確和可預測。

而隨著人工智能大模型技術的發展，更強的計算能力將令未來三維模型的構建變得更快速便捷，整合AI影像信息後，醫生也能對患者的健康作出更為全面的評估。

從虛擬心臟到虛擬大腦

6個月前，軟件工程師史蒂文·萊文（Steven Levine）接受了一次長達12小時的腦部腫瘤切除手術。在他被診斷出腦部有一個高爾夫大小的良性腫瘤後，醫生將他的大腦進行了建模，找到腫瘤的確切部位，並在3D影像的引導下實施了介入手術。6周後，萊文從手術中完全恢復。

“雖然腫瘤不會立即危及我的生命，但它已經侵蝕了我的部分頭骨、鼻竇並壓迫了視神經。”萊文告訴第一財經記者，“腫瘤還影響到了腦垂體功能，分泌了過量的生長激素，讓我的腳和手慢慢變大。”

加州大學聖地亞哥分校神經外科醫生托馬斯·博蒙特（Thomas Beaumont）使用數字孿生技術重建了萊文的大腦，包括腫瘤。在手術中，通過手術室屏幕上的圖像，博蒙特將攝像頭伸入萊文的一個鼻孔，並將手術工具送入另一個鼻孔，逐塊切除腫瘤並修復受損組織，以非侵入的方式實施了手術。

由於每個患者的骨骼結構都有所不同。頸動脈的彎曲方式也各不相同。所有這些都必須以三維方式可視化，才能確保手術成功。通過三維圖像，醫生不必在頭腦中想象患者大腦的解剖結構，而是直接能看到它們，這讓醫生在手術中處於更確定的狀態，也讓手術更為精準。

萊文的手術非常成功，半年後，他已經像往常一樣上班。事實上，博蒙特醫生使用的數字孿生技術正是由萊文親自開發的，他成為了自己開發技術的獲益者。他的經歷讓他更加確信，這種技術未來能夠幫到更多患者，並減輕醫生的負擔。

現在，萊文正在推動數字孿生技術從實驗室走向臨床，這些數字孿生將包括心臟、大腦、肝臟等各個人體器官。為此，萊文已努力了超過十年。

2014年，萊文於他所在的公司達索系統率先發起虛擬心臟（Living Heart）項目，這是首個獲得美國FDA認可的數字化人體心臟建模工具，能幫助心臟介入醫生在手術前或者術中更好地理解患者心臟的結構，從而找到最佳的手術方案。

萊文告訴第一財經記者，他發起虛擬心臟項目的靈感來源於他的女兒傑西。傑西出生時就患有罕見的嚴重心臟缺陷。醫生在她的心臟內植入了一個起搏器。傑西今年35歲，她的心臟已經更換了5個起搏器。

醫生在治療傑西的心臟病時面臨大量的不確定性，他們大多靠經驗和猜測，這給萊文留下深刻印象。從那時起，萊文就希望開發一套能幫助醫生更好地研究像傑西這樣的先天性心臟病兒童心臟疾病發展的數字化系統。

“就像現在沒有人會製造一架真的飛機或汽車，然後開著它去試駕。”萊文對第一財經記者說道，“在這些產品被真正組裝前，軟件程序和計算機系統使設計師能夠首先在虛擬環境中製作和測試這些部件，那麼為什麼心臟手術和冠脈介入設備不能提前進行測試規劃呢？”

工程師出身的萊文一直以物理的思維在思考這個問題，他認為，既然心臟是一個“泵”，那麼理應受物理定律的約束。這一想法促成了他的虛擬心臟項目的雛形。

“如果構建的模型正確，最終的產品就是正確的。”他表示。而這一成功來源於系統的開源。萊文稱，該項目的開源合作已經持續了十年。來自全球的數百名醫生、工程師和行業標準制定者、政府官員參與該項目，貢獻各自的專業技能，目標是在虛擬環境中構建首個三維全功能心臟。

萊文對第一財經記者表示，起初，許多人懷疑這個項目，畢竟每一次心臟手術都關係到生命，而目前心臟手術仍然依賴醫生的技能和經驗。但逐漸地，三維模型從常見的CT掃描和磁共振（MRI）影像中創建出來，軟件逐步得到改進，項目也一步步地得到驗證，在動物和最終的人體測試中都表現出色。

“驅動虛擬心臟項目的是一個不斷髮展的生態系統，我們聯合頂尖的心血管研究人員、醫療器械開發商、監管機構和心臟病專家，目標是開發經過臨床驗證的、高度精確、可商業化的個性化數字人體心臟模型和新型數字療法。”萊文表示。

先心病兒童有望最先受益

經歷了數年努力後，萊文的團隊已經成功構建了一顆功能齊全的虛擬心臟，並將它提供給波士頓兒童醫院外科醫生使用。在萊文看來，由於兒科心臟醫生對於先天性心臟病的兒童疾病的發展缺乏預測手段，因此兒童心臟科有望成為數字孿生技術最先走向臨床商業化的科室。

如今，每週兩次，在波士頓兒童醫院心臟科室，數十名專家聚集在一起，規劃最複雜的心臟手術。他們分析投影在屏幕上的心臟三維數字圖像，每一條受損的血管或畸形的心室都對兒童的生命健康都有可能構成威脅。

這些三維數字圖像可以在計算機屏幕上旋轉或逐塊分解，讓外科醫生能夠精確規劃即將進行的手術。在生物醫學工程師的幫助下，醫生可以看到血液和氧氣的流動、心臟的電信號以及瓣膜的壓力如何影響心臟功能，醫生甚至可以通過數字圖像來預測他們規劃使用的瓣膜對心臟修復的影響。

萊文表示，有朝一日，傳感器或可穿戴設備將會被添加到這些數字技術中，為人類心臟創建一條將數據傳輸到患者虛擬心臟的途徑。這個反饋迴路將創建一個人體心臟的“數字孿生”，為醫生提供新的方法，來確保他們的手術方案是最佳的。

波士頓兒童醫院兒科心臟外科醫生、計算機3D可視化項目主任大衛·霍根森（David Hoganson）是該項目的負責人。截至目前，他的團隊使用數字心臟模型完成了約2000例手術。

在上海交通大學附屬新華醫院兒童心臟中心，心內科主任陳筍每天都要處理大量複雜先天性心臟病小兒患者，這些小兒有時剛出生就因心室發育不良等原因需要接受治療，有些是在2、3歲的時候得了川崎病或者心肌病，而這些疾病的很多機制現在仍然不清楚。

陳筍告訴第一財經記者，他的團隊也在進行數字孿生方面的院企科研合作，基於超聲心動圖和心臟大血管增強CT的多模態圖像融合，研發相關的算法，構建兒童先心病3D和4D的模型，以更好地理解兒童先心病的發展。

陳筍坦言，國外數字化技術在臨床上的應用之所以領先，主要是基於兩方面的優勢：一是他們有一套成熟的支付體系，產品可以更快實現商業化；二是國外的生態比較發達，基礎醫學、工程、臨床等領域的交叉研究形成體系。

新華醫院兒童心臟中心主治醫生彭永宣博士對第一財經記者說道：“虛擬心臟已成為國內心血管領域的研究熱點。數字孿生技術是助力醫療水平進一步發展的必然趨勢，會給醫療領域帶來革命性的變化。”

他表示，在國內兒童心臟疾病領域，虛擬心臟技術正處於前期通過AI算法研發優化、多模態圖像融合等放大，不斷提升數字孿生模型精度的研究階段，未來將進一步探索在實際臨床中的應用。

“數字孿生心臟作為一種新型技術和輔助工具，它的強大功能還需要系統的使用方法才能發揮出來，比如一些長期以來使用的二維參數（直徑、面積）會被替換為三維參數（面積、體積），術前規劃、手術模擬和病情演變預測等，都需要根據不同病種制定相應的方法學。”彭永宣稱。

過去幾年，“數字孿生”在醫學領域日趨成熟，已發展成為肺、肝、腦、關節、眼、血管和其他身體部位的模型。構建整個人體的虛擬孿生也有望在不久的將來發生。目前，這種新技術已經被用於測試新的醫療器械產品，以及預測新的藥物分子對器官和細胞的影響。未來，它有可能減少甚至取代動物實驗。

這些模型將為心血管計算醫學建立統一的基礎，推動教育培訓、醫療器械設計、臨床試驗、臨床診斷的發展，併為尖端醫療器械創新轉化提供更為有效的途徑。目前，美國FDA已經將與達索系統虛擬心臟的合作研究協議延長至10年，以評估包括起搏器在內的心血管設備的植入、放置以及性能。

隨著生成式AI的發展，達索的虛擬心臟項目正在將大型語言模型引入。萊文告訴第一財經記者，現在他的團隊正在測試新一代的虛擬心臟模型，該模型可以針對個體患者或患者群體進行配置，而且由AI驅動的定製和自動化能力將有助於簡化並加速醫療設備的開發。

“AI模型的一個好處是，我們未來可能不需要大量的患者數據，只需要少量的數據就可以讓模型不斷地學習，併產生大量的數據。這是AI發展對數字孿生技術的重要影響。”萊文表示。

此外，藉助AI的能力，過去對每個個體化心臟“手動建模”的方式也將迎來改變。“手動建模往往需要很長的時間，現在可以通過一鍵自動化建模，把幾天的週期縮短到幾分鐘，這對於整個流程而言將是變革性的。”他說道。

AI醫學時代即將來臨

在國內，臨床醫生也在探索虛擬孿生技術的應用前景。近日，在上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院手術室內，開展了一場人機協同“精準戰”。仁濟醫院功能神經組周洪語團隊將患者CT、MRI影像數據導入一個名為Sino的手術機器人系統，通過AI算法系統能自動重建顱內三維模型，並精準勾勒出膿腫的立體輪廓。

藉助三維數據影像，在無影燈下，仁濟醫院神經外科副主任醫師郭烈美順暢地操控著手術機器人的機械臂，並根據機器人規劃的手術路徑，以0.1毫米的重複定位精度，將引流管經預設通道緩緩送入膿腔中心。

周洪語向第一財經記者解釋稱，過去這類手術依賴醫生的“手感”和經驗，現在隨著神經影像技術的發展，已經可以對CT和磁共振進行圖像數據的後處理，構建出過去必須通過開顱手術才能觀察到的大腦深部結構，並在三維繫統的基礎上規劃手術路徑，避開血管和重要功能區，通過機器人實現精準定位和手術導航，能突破人眼和人手的生理極限。

“系統實時顯示穿刺深度、角度偏移量，還能巧妙避開血管和功能區，這是傳統手術無法實現的視角。”他說道。

仁濟醫院神經外科主任馮軍峰教授對第一財經記者表示：“神經外科已進入‘毫米時代’。機器學習持續積累手術數據，未來或可自主優化穿刺路徑，成為醫生的‘AI參謀’。”

類似的場景未來也有望在醫院的心臟導管室上演。復旦大學附屬中山醫院心內科主任葛均波院士向第一財經記者描述了一個“元宇宙導管室”場景：該導管室由人工智能輔助決策系統、語音輔助控制系統、機器人輔助及觸覺反饋系統、混合現實全息數字系統以及高速互聯網組成。

“在這個導管室，患者在接受手術治療前，所有的信息都已經被鏡像映射到醫生的一套軟件系統，醫生戴上Vision Pro這樣的混合虛擬設備後，就能模擬手術與解剖，手術的過程已經提前被預演。”葛均波對第一財經記者表示。

他認為，“元宇宙”的表現形式和維度同樣適用於心臟疾病的診療。從“元宇宙”到“心宇宙”，未來數字孿生可以藉助AI技術，精準構建一個數字器官（數字人），勾畫在現實情況下可能發生的狀況（虛擬），使醫生和病人能明白一個疾病因素所帶來的後果等。

“這將有助於瞭解各種複雜血管疾病之間的關聯，例如動脈粥樣硬化疾病如何影響人體整個血管網絡。”葛均波表示，“這對於泛血管疾病的診療管理極具意義。傳統的知識已經無法預測疾病的全部後果，未來包括患者特徵、臨床表現、生物標誌物組學、影像組學等信息的整合將會成為趨勢。”

葛均波稱，數字孿生技術疊加人工智能大模型，未來可以對泛血管疾病進行精準預測，還可以在瓣膜置換等手術領域發揮更大的作用，幫助醫生對何時干預疾病作出預判和決策。

就在上週，中山醫院心內科發佈了國內首個心臟大模型觀心（CardioMind）。該模型通過整合多模態診療數據與頂尖醫生經驗，實現從病史採集到輔助診斷的全流程智能化。更關鍵的是，系統突破單一文本數據分析，實現了心電圖、超聲影像、實驗室檢查等多模態數據的整合推理。

但這些數據的標準化仍面臨挑戰。“數字孿生就是根據各種醫學三維圖像及生理信號把器官描述出來。CT/MRI 3D影像是數字孿生的基礎，由於每個人的器官結構存在差異，這些實時影像可用於調整AI模型，實現個性化應用。”一位醫學影像專家對第一財經記者說道，“目前，器官數字孿生尚未形成統一標準，但可以根據具體需求進行簡化，例如專門用於手術引導的場景。”

也有臨床醫生向第一財經記者指出，由於人體的生理數據主觀變異度很大，這將會加大標準化的難度。“人體數據極其複雜，幾億個變量相互作用，精準模擬的難度很大。”中山醫院心內科主任醫師潘文志教授對第一財經記者表示，“醫學上為了證明一個療法是否可行，即便是很簡單的假設，也通常需要納入幾千個病人做幾年臨床試驗，耗費上億元。因為病人是不能被重複試錯的。”

他同時表示，AI大模型的應用對於客觀數據最具有優勢，例如影像數據、病理以及血液等數據，從這些數據局部切入，可以為醫生提供特定的輔助功能。

萊文向第一財經記者坦言，目前虛擬心臟項目仍在等待監管部門的評估，大規模進入臨床尚待時日。在談及挑戰時，他說道：“缺乏標準是最大的挑戰，不僅每家公司都在做自己的產品，沒有統一的標準，而且每個國家的標準也都不同。因此需要行業儘快制定數字孿生技術的標準，為監管審批提供參照，才能將該技術儘快推向臨床。”

（文章來源：第一財經）

來源：東方財富網

作者：第一財經