物联网是物理世界向信息世界的延伸,是互联网的新阶段。它借助RFID、传感器、二维码等信息感知设备,按照约定的协议,将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理。
当前,物联网技术主要应用在工业、农业、交通、医疗、电力等领域。在医疗健康领域,物联网主要应用于健康监测、医院信息化、药品供应链管理等方面。代表性应用包括:电子健康记录、远程健康监测、智能医疗、智慧医院、药品溯源和抗伪系统等。
物联网系统主要由感知层、网络层和应用层三部分组成。感知层通过 RFID 读写器、各类传感器等设备实现信息的感知和采集。网络层主要包括有线网络、无线网络等,将感知层采集到的海量数据传输到应用层。应用层对数据进行加工处理,实现物联网的各种应用服务。
当前物联网技术也面临数据隔离、系统互不兼容、标准缺失、安全与隐私等问题。随着5G、边缘计算等新技术进一步发展,物联网将实现从“人联网”到“物联网”的转变,连接更多物品,拓展更多应用场景。
数字孪生,即数字影子,是指在虚拟空间中构建物理系统的虚拟模型,并实现虚拟模型和物理系统实时的数据交互,以此来模拟、预测和优化现实世界中的系统。数字孪生技术源于NASA的飞行器虚拟仿真系统,经过数十年发展已经应用到航空航天、能源、制造等多个领域。
数字孪生的核心要素包括:数据采集与功能映射、数字模型构建、仿真运算与预测、结果反馈与优化。数字孪生有四大关键技术:多源异构数据融合技术、系统模型制定技术、仿真模拟技术和可视化呈现技术。
随着模型算法不断进步和算力大幅提升,数字孪生技术正在从原始概念走向商业落地。根据MarketsandMarkets预测,2026年全球数字孪生市场规模将达到245亿美元。数字孪生未来发展趋势包括:规模化应用、与5G和AI的融合、开放生态和工业互联网平台化等。
医疗健康领域是数字孪生技术重要的应用方向之一。在医疗健康领域,数字孪生技术可以应用于健康管理、医院管理、临床辅助等多个方面。具体应用需求包括:
通过健康数据的采集和数字孪生分析,实现智能化的健康评估、疾病预测、健康管理建议、虚拟 。
应用:基于数字孪生的智能健康管理系统,可以对用户的生理状态、生活习惯等进行智能分析,提供健康评估、疾病预测、健康建议等服务。
过程:通过穿戴设备采集健康数据,运用深度学习算法构建用户数字孪生,实时预测健康风险,并推荐健康管理方案。
应用:基于数字孪生的智能医院系统,进行全医院信息化、智能化、精细化的运营管理。
过程:构建医院数字孪生系统,实时感知各类医疗资源状态,运用优化算法进行资源调度,实现智能导医、智能门诊等。
应用:借助手术过程的数字孪生模型,实现手术方案优化和手术机器人精确控制,提高手术精准度。
过程:通过医学影像等方式获取患者手术部位数据,构建数字孪生模型,针对个体情况制定最佳手术方案,并基于数字孪生进行仿真测试。
应用:基于患者数字孪生的个性化智能康复系统,制定科学系统的康复治疗方案。
过程:收集患者身体状况、病情等数据,建立数字孪生,评估患者功能恢复情况,持续优化康复方案。
这是构建数字孪生的基础,需要解决采集、转换、存储、管理大量多源异构数据的技术问题。
重点是建立与实体高度匹配的digital twin模型。需要研究物理行为规律,选择合适的建模方法。
这是数字孪生的核心功能之一,需要研究各类精确且高效的仿线. 人机交互与可视化
数字孪生技术与物联网的结合,将为医疗健康领域带来深刻变革,实现从被动医疗到主动健康管理的转变。数字孪生将有助于医疗资源的优化配置与科学使用,并且能提高医疗质量与效率。未来需要进一步研究关键技术,完善法规标准,培育人才,以推动这一领域的进一步发展