近日，弗吉尼亚大学（University of Virginia）研发的一种新型数字孪生技术，成功应用于其人工胰腺系统，使得系统能够根据用户不断变化的需求进行自适应调节，同时允许用户自主调整设置。相关研究成果已发表在国际权威期刊《npj Digital Medicine》上。
该技术被称为“adaptive biobehavioral control”（自适应生物行为控制），通过每两周一次的调整，帮助人工胰腺系统实现更加精准的血糖管理。用户还可通过虚拟工具，利用自身数据模拟和测试不同的血糖控制方案，以安全的方式预先观察调整效果。研究显示，在为期六个月的试验中，使用该技术的参与者血糖维持在健康范围内的时间从72%提升至77%，平均血糖水平也出现了小幅但有意义的下降。
弗吉尼亚大学糖尿病技术中心主任Boris Kovatchev博士表示：“人工胰腺系统需要用户不断调整，以适应个体不断变化的胰岛素需求。这项研究首次实现了为每个人建立一个‘digital twin’（数字孪生）模型，将用户映射到云端，允许他们在安全的模拟环境中，使用自己的数据探索系统调整的反应。”
所谓“数字孪生”，即通过计算机模型模拟用户体内的糖代谢过程。该模型不仅帮助人工胰腺更好地跟踪和适应用户身体及行为的变化，还为用户提供了与系统互动的方式。例如，用户可以先在模拟环境中试验调整夜间胰岛素释放量的不同设置，确认效果后再应用于实际生活。
Kovatchev博士强调：“在人机共同适应过程中，数字孪生技术尤为关键。尤其对于像1型糖尿病这样治疗需要患者与设备共同决策的疾病，它极大地促进了这种协同调整。”
这项研究为未来智能糖尿病管理系统的发展提供了重要思路，有望显著提升患者的生活质量和治疗效果。
参考文献：Boris P. Kovatchev et al, Human-machine co-adaptation to automated insulin delivery: a randomised clinical trial using digital twin technology, npj Digital Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41746-025-01679-y
编辑：王洪
排版：李丽
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