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"content": "目的是通过\n计算的方式对系统进行建模 ， 以便在现实生活中更快速 、\n经济地开发和测试各种复杂系统 。 数字孪生概念也可应\n用到患者身上 ， 从而进行医疗保健和健康维护 。 除目前参\n与研究的大学和研究结构外 ， 在欧洲还形成了一个跨学科\n的数字孪生社区 Digitial Twins （ https ： //www . digitwins . org ） ，\n由来自欧洲及其他地区 ， 包括澳大利亚 、 中国 、 印度 、 以色\n列 、 日本 、 加拿大 、 美国等 29 个国家 118 家组织的 200 多名\n合作伙伴 ， 共同为创建数字健康创新生态系统而努力 。\n目前除理论研究外 ， 许多研究机构也通过收集来自健\n康个体和患者的分子 、 基因组和其他大数据 ， 为构建人类\n数字孪生体奠定了基础\n［ 13 - 19 ］\n。 一些初步的数字孪生应用\n研究已开始进行探索 ， 如在美国蓝色大脑项目的驱动下 ，\nErö 等\n［ 20 ］\n发布了第一个包含整个老鼠大脑的三维图谱 ；\nCorral-Acero 等\n［ 14 ］\n采用数字孪生技术构建心脏的数据机理\n模型 ， 从而在虚拟世界预先进行心脏病手术预演 ， 以提高\n真实世界手术的准确性和安全性 ； Cho 等\n［ 21 ］\n通过面部扫描\n和三维成像构建面部轮廓模型 ， 并在此基础上进行分析与\n评估 ， 为韩国成年女性提供适当的正畸治疗 。 还有部分研\n究关注于创建不同基因组的数字孪生患者 ， 并考虑未来同\n时对诸如环境因素 、 治疗副作用和疾病管理成本等相关因\n素进行建模来治疗多发性硬化症\n［ 22 - 23 ］\n。\n在我国中医药领域 ， 近年来也开始有学者关注数字孪\n生与中医药的结合 。 如天津中医药大学李正教授团队关\n注中药智能制药技术 ， 并将数字孪生技术应用其中 ， 提出\n一系列解决方案\n［ 24 - 25 ］\n。 在中医诊疗领域 ， 虽尚未明确应用\n数字孪生技术 ， 但基于多模态信息融合的中医智能化探\n索\n［ 26 ］\n、 针灸经穴三维数字模型构建\n［ 27 ］\n等都在为将数字孪\n生应用于中医诊疗领域作准备 。\n2 基于数字孪生技术的中医诊疗模式探讨\n数字孪生技术为物理世界与数字世界搭建了一座桥\n（ a ） Keyword cluster analysis of CNKI literatures\n（ a ） CNKI 文献关键词聚类分析\n（ b ） Keyword cluster analysis of WOS literatures\n（ b ） WOS 文献关键词聚类分析\nFig . 3 Keyword cluster analysis of literatures\n图 3 文献关键词聚类分析\nFig . 2 Country and institution distribution of WOS literatures\n图 2 WOS 文献的国家与机构分布\n·· 47\n2023 年软 件 导 刊\n梁 ， 但其在医疗健康领域的应用才刚刚起步 。 从上述分析\n来看 ， 相关研究目前主要集中于西医中的三维器官构建和\n基因组层面的模型构建 ， 却很少涉及中医领域 。 而数字孪\n生技术运用于健康领域可通过对孪生数据的理解与观测\n对生物人体可能发生的疾病进行预警 ， 这刚好贴合了中医\n的 “ 治未病 ” 思想 。 中医在整体观念的指导下讲求 “ 同病异\n治 、 异病同治 ” ，通过上述数字孪生技术在西方医学中的研\n究和应用 ， 数字孪生技术同样可借鉴并为中医的个性化与\n精准医疗提供可能 。 借助数字孪生技术进行中医诊疗研\n究 ， 不仅为中医诊疗的数字化提供了新思路 ， 利用标准化\n的中医诊断数据吸引更多领域专家参与相关研究 ， 而且为\n中医学在世界范围内的普及提供了可能 。 因此 ， 设计和探\n讨基于数字孪生技术的智慧中医模式将有利于中医的进\n一步发展 、 传承与创新 。\n2 . 1 中医诊疗数字孪生技术体系\n借鉴数字孪生技术在智能制造 、 航空航天以及西方医\n学等领域的应用模式\n［ 28 - 29 ］\n， 在中医诊疗中应用数字孪生技\n术将依赖于多领域先进技术的发展 。 本文将中医诊疗数\n字孪生技术体系也类似地划分为数据保障层 、 建模计算\n层 、 功",
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"content": "文献 。 本文在\nCNKI 中通过设定检索模式 SU = （ ´ 数字孪生 ´ + ´ 数字人 ´ ） \nand SU = （ ´ 医学 ´ + ´ 医疗 ´ + ´ 健康养生 ´ + ´ 中医药 ´ ） 进行\n专业检索 ， 并限定学术期刊进行手工筛选 ， 最终选定 52 条\n记 录 ； 在 Web of Science 核 心 合 集 中 通 过 设 定 检 索 模 式\nTS = （ （ ´digital-twins´ OR ´digital-human´ ） AND （ ´medical´ \nOR ´medicine´ OR ´health´ OR ´TCM ´ ） ） 进行高级检索 ， 并\n去除信函 、 摘要 、 书籍 、 会议论文等类型 ， 最终选定 110 条\n记 录 。 对 以 上 检 索 结 果 进 行 文 献 计 量 ， 并 通 过\nCiteSpace 5 . 8 . R 3\n［ 7 ］\n构建科学知识图谱进行可视化分析 。\n分析相关主题发文情况 ， 2011 — 2022 年 CNKI 与 WOS\n发文量统计如图 1 所示 。 由图 1 可见 ， 自 2017 年以来该研\n究主题的文献数量急剧增加 ， 2017 — 2022 年 ， CNKI 每年发\n文量平均为前一年度的 1 . 73 倍 ， WOS 每年发文量平均为前\n一年度的 2 . 08 倍 。 2023 年初至 6 月底 ， CNKI 发文已有 9\n篇 ， WOS 发文已有 31 篇 ， 预测 2023 年该主题的研究文献数\n量必将再创新高 。 由此可见 ， 该主题逐渐吸引了越来越多\n学者进行分析 、 探讨和研究 。\n根据 WOS 的发文情况 ， 进一步分析参与该主题研究\n的国家和机构 。 如图 2 所示 ， 中国 、 美国 、 德国 、 英国 、 意大\n利 、 法国 、 荷兰 、 加拿大等国家在该领域发文较多 ， 而参与\n研究的大多为大学院校和研究机构 。 从发文情况来看 ， 杜\n克大学 、 斯坦福大学 、 迪肯大学 、 马克斯 · 普朗克分子遗传\n学研究所 、 德累斯顿大学 、 大连医科大学 、 青岛大学 、 复旦\n大学 、 天津大学 、 北京协和医院 、 中国科学院大学 、 北京航\n空航天大学 、 奥克兰大学 、 伦敦国王学院等均对基于数字\n孪生技术的智慧医疗产生了较为浓厚的研究兴趣 ， 且已有\n越来越多研究者不断加入 。\n结合 CNKI 和 WOS 数据库中已发表的研究文献进行\n关键词分析 ， 并通过聚类视图和时间线视图进行展示 。 如\n图 3 所示 ， CNKI 中的文献大多关注数字孪生相关概念的探\n讨 ， 如对数字医生 、 平行医生 、 联邦医院 、 平行医院的构想\n与设计\n［ 8 - 9 ］\n， 以及在医学软件 、 诊疗系统与微课视频中的虚\n拟仿真模型构建 ， 如医学领域三维模型重建与修复\n［ 10 - 12 ］\n以\n及数字人在针灸推拿教学中的运用\n［ 13 ］\n等 。 研究热点则从\n最初数字人 、 数字孪生概念的提出 ， 到在实验教学中进行\nFig . 1 Publication statistics of CNKI and WOS during 2011 - 2022\n图 1 2011 — 2022 年 CNKI 与 WOS 发文量统计\n·· 46\n第 9 期 李红岩 ， 郎许锋 ， 李 灿 ， 等 ： 基于数字孪生技术的智慧医疗现状分析与中医诊疗模式探讨\n虚拟仿真 ， 再到近两年逐步与人工智能等技术相结合而不\n断演进 。 WOS 中的文献多为针对具体方法 ， 如图像分类与\n分割 、 三维模型构建以及深度学习技术在乳房摄影术 、 医\n学成像 、 核磁共振等领域的应用\n［ 6 ， 14 - 16 ］\n。 研究热点包括基\n于数字孪生技术的算法设计 ， 涵盖从图像分类到模型构\n建 、 感官反馈 ， 以及医疗辅助设备和临床诊治等领域 。\n数字孪生本身实际上是一个工程概念 ， 其目的是通过\n计算的方式对系统进行建模 ， 以便在现实生活中更快速 、\n经济地开发和测试各种复杂系统 。 数字孪生概念也可应\n用到患者身上 ， 从而进行医疗保健和健康维护 。 除目前参\n与研究的大学和研究结构外 ， 在欧洲还形成了一个跨学科\n的数字孪生社区 Digitial Twins （ https ： //www . digit",
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