想象有一天，你走进诊所，医生调出的不只是你的病历或检验报告，而是一个与你一模一样，实时更新的数字分身。它记录著你的心率、血糖、睡眠与生活习惯，甚至能模拟不同药物、饮食或运动方式对身体的影响。
医生不再凭经验来推断，而是根据你的虚拟分身演算出的预测结果，开出最适合的治疗方案。这就是人类数字孪生（Human Digital Twin）的功用。
所谓数字孪生，是一种以个人为中心的虚拟模型，结合了遗传信息、生理数据、生活行为与环境因素，可以持续学习与实时更新。与其说它是医疗工具，不如说它是“第二个自己”，一个能在计算机中模拟生命过程的数字人。
在制药领域，数字孪生已被用于虚拟临床试验（Virtual Control Arm）。制药公司利用虚拟病人群体预测药物反应，从而减少真实受试者数量，缩短研发周期。Nature期刊指出，将物理学模型与人工智能融合的‘Big AI’，能真正推动个体化医疗的发展。
这意味著未来的药物开发和疗程优化，可能先在虚拟人体中完成，再进入现实的临床试验。在慢性病管理中，数字孪生的潜力则更为直接。以糖尿病为例，通过整合连续血糖监测数据、饮食记录、运动习惯与基因差异，系统可以预测低血糖风险，优化胰岛素剂量，并实时给予生活建议。这种个体化干预，将医疗从被动治疗转向主动预防。
然而，越是宏大的构想，越需要冷静的检验。当前多数所谓的数字孪生项目仍停留在数据整合或预测层面。Nature Digital Medicine的一项综述指出，在2017至2024年的149项相关研究中，只有约12%真正符合数字孪生的严格定义，即模型需能双向互动，持续更新，具个体化预测功能。
当然，问题不止于技术。数字孪生需要同时整合慢变数据（基因组，蛋白组）与快变数据（可穿戴设备，生活行为），需要相当高的数据处理与运算能力。更棘手的是目前的AI模型似乎都是黑箱运作，即使算法预测准确，也难以解释其背后的逻辑。
此外，数字孪生的伦理与隐私也是一大隐忧。一个人的完整基因图，行为与健康数据若被黑客入侵或滥用，后果将不堪设想。再加上数据所有权，知情同意与算法偏见等问题，数字孪生的落地必须伴随强而有力的法律与伦理框架。
政府正通过《国家人工智能路线图（2021-2025）》及即《国家人工智能技术行动计划（2026-2030）》推动AI发展，由国家人工智能办公室（NAIO）统筹，并以医疗作为重点应用领域，为本地发展数字孪生医疗提供了政策土壤。
不过，目前国内医疗AI仍集中在影像识别、远程会诊与初步筛查，距离真正的个体化数字孪生还有一段路。要迎头赶上，我们需把资源集中在三方面：第一，建设健康的数据基础设施，实现公私医疗系统间的数据互通与标准化；第二，推动混合智能（Hybrid AI）研发，结合生理模型与人工智能算法，提升预测的透明度与解释性；第三，从糖尿病或心血管疾病等高负担领域试点，验证成效后再扩大至其他疾病。如果数字孪生能以安全与技术双轨并行，大马将有机会成为区域内最早通过数字孪生实现精准医疗生态的国家之一。
数字孪生的出现，不只是科技上的跃进，更是推动医疗体系改革的契机。要让这项技术真正服务于全民健康，首要任务是建立一套稳固的数据与治理基础，包括统一的医疗数据标准，跨机构共享机制以及严格的隐私保护法规。笔者相信，数字孪生能让精准医疗加速落地，成为改善国民健康与推动医疗可持续发展的关键引擎。
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