作为医疗保健领域的一股新鲜力量,数字孪生有望成为逆转糖尿病等慢性疾病的关键。
位于加利福尼亚州山景城的初创公司Twin Health开发出一种技术,能够通过“数字孪生”来模拟患者个体的新陈代谢情况。以此为基础,该模型能够进一步预测营养摄入、睡眠与运动量等指标,预防或者减小糖尿病等慢性疾病引发的负面影响。
这种全身数字孪生技术已经在临床研究中带来乐观表现,出色的成果也让Twin Health从投资方手中拿到数额可观的研究资金。
该公司最近刚刚完成C轮融资,总额高这1.4亿美元。这笔融资来自ICONIQ Growth、红杉资本(印度)、Perceptive Advisors、Corner Ventures、LTS Investments、Helena 以及 Sofina。Twin Health将利用这笔巨款持续开发原研技术,并扩大业务在新兴疾病领域及患者群体中的覆盖范围。
该系统能够从健康追踪器与血糖监测仪等可穿戴设备、定期血液检查及自主上报症状等信息源处持续监控数千个数据点,借此建立并持续更新病患的数字孪生副本。
Twin Health会进一步利用预测性AI对数字孪生模型的各个版本开展分析,了解生活方式的变化如何左右患者健康,进而提出调整建议以引导健康改进、扭转不良习惯对长期代谢状况的负面影响。患者可以通过Twin Health应用随时查看结果,并将重要生物标志物上报给医疗保健服务商、确保患者能够随健康状况的改善而减少服药剂量。
目前Twin Health正在推进一项针对II型糖尿病患者血糖水平、肝功能及体重等指标的数字孪生监测研究。去年6月发表的随机对照试验已经给出早期结果,表明在采用数字孪生的病患群体中,九成以上患者的糖尿病出现了部分逆转,具体表现为血糖水平下降至糖化血红蛋白(HbA1c)6.5以下,明显好于8.7的基准平均值。
研究人员还发现数字孪生组病患的平均体重减轻了约20磅,肝功能得到显著改善,92%的患者甚至可以完全停用胰岛素或其他糖尿病治疗药品。同时,对照组所有患者都没有实现糖尿病逆转、用药量仍然保持不变、体重或肝功能也未出现任何显著改善。
目前,只有参与Twin Health同健康保险与员工福利合作计划的相关方才能接触这一全身数字孪生建模项目。
可以看到,数字孪生技术正在健康管理、手术计划与药物开发等领域中愈发重要的新兴工具。以药物开发为例,AI驱动药物设计企业XtalPi最近刚刚完成C轮融资,总额达3.188亿美元,同时计划开发一套新的数字孪生模拟系统。这套预测建模系统将帮助生物制药公司快速筛选新药化合物,确保仅将具备最佳潜在功效的分子推向临床试验。
去年春季,刚刚成立的初创企业Q Bio也推出了自己的数字孪生平台。该平台使用自动化无辐射扫描设备在15分钟内生成病患的全身成像数据,而后即可结合遗传信息、医疗记录及其他测试结果帮助患者构建起数字孪生副本。
好文章,需要你的鼓励
智能网卡(SmartNIC)技术自2013年AWS首次应用以来,虽然获得了VMware、英特尔、AMD和英伟达等巨头支持,但市场表现平平。分析师指出,目前主要客户仍局限于服务提供商。然而,随着AI技术蓬勃发展,情况正在改变。英伟达、红帽等厂商在AI云架构中推荐使用DPU,认为其可优化推理工作负载并提升资源效率,AI革命有望真正推动智能网卡技术普及。
法国Valeo公司联合巴黎索邦大学开发出DIP技术,让AI模型能像人类一样通过少量样本快速学习图像理解。该技术采用创新的"元学习"训练方式,无需人工标注即可显著提升模型在复杂场景下的分割性能,训练时间仅需9小时,在多个数据集上表现优异,为自动驾驶、医疗影像等领域应用提供了新可能。
YouTube为Premium会员推出AI生成的搜索轮播功能,可在购物和地点查询时显示相关视频序列。同时,此前仅限Premium用户的AI对话助手开始向美国普通用户开放,用户可通过"询问"按钮获得视频摘要和内容问答服务。该AI工具基于YouTube平台和网络信息运行,但准确性仍待观察。
微软等机构联合推出的RealPlay系统首次实现了用游戏控制指令生成现实视频的突破。该系统仅使用赛车游戏数据训练,却能控制现实中的汽车、自行车和行人运动,控制成功率达90%。RealPlay支持交互式视频生成,用户可像玩游戏般逐步指导视频发展,生成质量接近真实拍摄,为AI视频生成和未来游戏引擎开发开辟了新方向。