近年来，数字健康创新加速发展，数字孪生成为推动个性化医疗的变革性力量。传统诊疗路径常依赖通用协议和人群级数据，难以充分应对患者个体间的细微差异，导致临床结果参差不齐。数字孪生技术——即对个体生理和临床特征的动态虚拟表征——的日益应用，为整合影像、生理信号、电子健康记录（EHR）、组学数据及生活方式等复杂多模态信息提供了新机遇，可实现实时的患者特异性模拟与仿真。最新研究表明，数字孪生能显著提升疾病建模准确性、优化治疗方案个性化程度，并支持预测性分析。尽管前景广阔，但在整合多样化数据集、跨不同人群验证这些数字表征，以及将数字孪生模型无缝融入日常临床实践方面，仍存在严峻挑战。
本研究专题旨在探索并突显数字孪生作为医疗个性化治疗基础的前沿进展。核心目标是探究患者特异性建模与仿真技术如何推动贯穿整个医疗连续体的诊断精准度、治疗规划及预后预测新标准。通过促进计算科学家、临床医生和工程师之间的协作，本专题力求识别创新方法、评估转化机遇，并深入审视数字孪生在医学中更广泛应用所伴随的技术、伦理和监管考量。
本研究专题欢迎涉及但不限于以下主题的稿件：
- 各类医学领域中开发和验证数字孪生模型的新颖技术；
- 将多样化患者数据（影像、生理信号、电子健康记录、遗传信息、生活方式）整合到虚拟医疗模拟与仿真中；
- 数字孪生提升诊断准确性、预后评估和治疗个性化的实证证据；
- 在真实临床环境中部署数字孪生所面临的技术、伦理和监管障碍；
- 通过多学科协作实现数字孪生在个性化医疗交付中的应用。
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