在快速发展的医疗保健领域，个性化和以患者为中心的医疗实践越来越受到重视。这一转变认识到患者是独特的个体，而不仅仅是症状的集合。在这种框架下，数字孪生技术正成为一种有前途的工具，用于创建动态的、实时的患者病理生理虚拟模型，使医疗专业人员能够根据每个患者的独特需求量身定制干预措施。然而，成功地在临床环境中采用这项技术需要解决从设计到部署的复杂性。
许多数字健康解决方案已经显示出实际效益，但当前的趋势往往更注重流程效率，而不是充分利用现代系统中的数据语义。这种关注点可能会削弱以患者为中心的方法的优势，影响护理质量和患者满意度。数字孪生通过优先考虑数据来弥补这一差距，这对于模拟和预测患者的病情进展至关重要。这使得医疗干预更加主动和个性化，提高了患者的依从性，并显著减少了诊断测试、转诊和医疗事故投诉。
此外，个人的实时数字复制品使患者能够积极参与他们的护理，尤其是在关键医疗情况和慢性家庭护理环境中，改变了决策过程。值得注意的是，研究强调了语义网技术（如知识图谱和本体论）在将临床数据结构化为机器可读格式方面的重要性，这是有效数字孪生系统的基础。
尽管数字孪生技术显示出巨大的前景，但采用障碍仍然存在。从围绕医疗器械法规和数据隐私法（如GDPR）的法律框架到利益相关者的参与以及嵌入数字孪生中的可解释、可信的人工智能的需求，全面的方法对于成功的实施至关重要。此外，关注这些技术与传统系统的互操作性以及为居家患者自动化和个性化护理的能力，对于促进广泛采用至关重要。
本研究主题旨在探索创新方法，以充分发挥数字孪生技术的潜力，加速向现代、以患者为中心的医疗保健转型。通过汇集来自不同学科视角的贡献，我们旨在利用集体专业知识推动医疗保健交付的演变。本研究主题欢迎所有由《数字健康前沿》接受的文章类型。适合的主题包括：
- 数字孪生工程在个性化医疗应用中的应用：重点开发和应用针对个别患者的数字孪生，整合实时生理、遗传和环境数据，创建准确的虚拟模型，以模拟和预测健康结果。
- 可信嵌入式AI：强调在数字孪生中集成透明、可靠的AI，以增强其预测和诊断能力，同时确保数据安全、算法公平性和遵守监管标准。
- 本体论和可解释AI在以人为中心的医疗系统中的应用：研究本体论和语义网技术如何通过提高AI模型的透明度和可解释性来促进数字孪生的实施。这一主题探讨了结构化的本体论如何支持将数字孪生集成到医疗保健系统中，通过提供标准化的框架来理解和解释临床数据、预测和决策，从而提高其应用的可靠性和有效性。
- 利用数据驱动技术优化居家患者的护理：研究数字孪生与高级数据分析、远程监控系统和可穿戴设备的结合，以增强居家患者的护理。这一主题重点关注数字孪生技术如何通过将实时数据转化为可操作的见解来减少医院再入院率和提高生活质量。
- 通过普及健康信息学解决方案提高患者参与度：重点将数字孪生集成到用户友好的健康信息学工具（如移动应用程序和患者门户）中，以提高患者参与度。这一主题探讨了数字孪生如何通过提供个性化和可操作的健康洞察来促进患者教育、改善沟通和支持治疗依从性。
- 案例研究和现实世界应用，展示利用数据驱动技术的以患者为中心的医疗保健方法的影响：寻求成功实施数字孪生、AI和数字健康工具的例子，突出成果、经验教训和最佳实践。
- 通过数据标准化和电子健康记录（EHR）实施增强互操作性和自动化医疗保健交付：重点将健康数据转换为标准化格式，并实施电子健康记录（EHR），以替代剪贴板，减轻提供者负担，为数字孪生提供数据，并触发自主过程，强调提高整个医疗保健系统的互操作性。
关键词：数字孪生、实施、以患者为中心、个性化医疗、可信AI、可解释AI、互操作性、EHR
重要说明：提交给本研究主题的所有贡献必须在其使命声明定义的范围之内。Frontiers保留将超出范围的手稿引导至更合适的部分或期刊的权利。
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