数字孪生辅助手术（DTAS）：革新外科培训与导航的概念性框架及其转化潜力

　　针对现代外科手术复杂性提升与培训方法滞后问题，研究人员开展数字孪生辅助手术（DTAS）概念框架研究，提出通过整合实时数据、3D建模与预测分析，构建患者特异性动态模型，显著提升手术精准度、技能习得与患者安全性，为外科教育与实践范式转变提供新路径。

　　

随着现代外科手术复杂性的持续攀升和技术的快速迭代，传统外科培训方法正面临前所未有的挑战。目前，外科培训主要依赖尸体解剖、动物实验、合成模型以及手术室中的导师指导，这些方法虽能传授基础技能，却存在明显局限：尸体解剖成本高昂且缺乏生理反应模拟，合成模型难以还原真实解剖变异，而实时手术中的教学又受限于患者安全与伦理约束。此外，现有虚拟现实（VR）和增强现实（AR）模拟器虽部分解决了培训可及性问题，但仍缺乏个性化适配能力和实时动态反馈机制。在这一背景下，数字孪生技术（Digital Twin Technology, DTT）的兴起为外科领域带来了革新机遇。数字孪生作为物理实体的虚拟映射，能够通过多模态数据整合与人工智能（AI）算法构建高保真、可交互的动态模型，为外科培训与导航提供前所未有的精准度和适应性。

为此，研究团队在《The Surgeon》发表了题为“Digital twins assisted surgery: A conceptual framework for transforming surgical training and navigation”的论文，系统提出了数字孪生辅助手术（DTAS）的概念框架，旨在通过整合实时数据、3D建模与预测分析，构建患者特异性解剖与生理响应模型，以增强外科教育的沉浸感与实效性，并优化术中决策支持。研究通过假设性案例验证了DTAS在术前规划、术中导航及个体化技能发展中的潜力，并论证其对外科精度、患者安全及全球手术可及性的积极影响。

研究主要基于文献综述与概念框架构建方法，结合多行业数字孪生应用案例（如制造业、航空航天）与外科模拟技术现状分析，提出DTAS的核心技术路径。关键方法包括：通过CT、MRI等高保真成像数据获取患者解剖结构，利用有限元建模和网格生成技术重建3D模型；整合生理数据（如组织特性、血流动力学）与实时传感器输入；应用人工智能（AI）与机器学习算法实现模型动态更新与预测分析；借助扩展现实（XR）系统（包括VR、AR、混合现实）实现模型可视化与交互操作。研究还对比了传统模拟器（如尸体训练、合成模型、VR系统）与DTAS的性能差异，并通过三类假设性手术场景（胆囊切除术、肾部分切除术、远程肠切除术）验证其应用潜力。

2. How digital twins are created

数字孪生通过多模态数据源整合构建，其核心流程始于获取患者的高保真成像数据（如CT、MRI），经分割与三维重建技术生成解剖模型，并进一步融入生理数据（如组织属性、血流动力学）与实时手术数据（如导航系统与传感器输入）。人工智能（AI）与机器学习算法被用于提升模型精度与动态响应能力，扩展现实（XR）系统则支持模型的可视化与交互操作。与静态三维成像不同，数字孪生可根据实时数据演化，实现预测模拟、个性化风险评估及术中导航支持。

3. The current landscape of surgical training

当前外科培训依赖模拟器（包括尸体、合成模型、VR系统），但其普遍存在解剖变异性有限、无法模拟实时生理反馈、成本高昂或伦理问题等局限。DTAS通过提供高解剖真实性、实时模拟能力及AI/XR集成，显著优于传统方法（如表1所示）。

7. The role of digital twins in enhancing surgical training

DTAS通过三维可视化、实时反馈与程序个性化增强外科培训效果。具体优势包括：提升解剖结构空间关系理解；通过实时性能评估优化操作精度；模拟患者特异性变量（如组织密度与弹性）。早期可行性研究（如颅底手术数字孪生模型Twin-S）已证明其在工具追踪、解剖映射与沉浸式训练环境构建中的有效性。

8. Digital twin technology for surgical navigation and precision surgery

DTAS通过成像数据与实时传感器融合提升导航准确性，其应用包括：AR集成（如AR-MISS系统）实现关键结构重叠显示，避免穿刺误差；预测算法模拟手术结局，辅助复杂决策；远程协作支持低资源地区手术指导与培训。

9. Robotic surgery: Platform for digital twin integration

机器人手术平台（如da Vinci系统）因能生成高保真操作数据（器械轨迹、摄像反馈），成为DTAS的理想载体。现有机器人辅助手术（RAS）模拟器（如dV-Trainer）可通过整合DTAS进一步个性化培训，缩小虚拟演练与真实操作间的差距。

10. Integrating DTAS into real world surgical settings: Case scenarios

通过三类假设性场景（如表3所示）验证DTAS的实际价值：在胆囊切除术中提供并发症模拟与自适应反馈；在肾部分切除术中优化肿瘤切除边界与缺血时间管理；在远程肠切除术中实现低资源环境下的实时导师指导与患者特异性演练。

11. Ethical and practical considerations

DTAS的推广需应对数据隐私、算法可靠性、成本可及性等挑战。需建立统一数据标准、强化数据清洗与偏倚 mitigation 流程，并通过集中式高容量中心与分布式XR模型结合提升资源利用效率。

12. Integrating DTAS into surgical education: Curriculum considerations

DTAS有望通过早期融合模拟教育（如虚拟校园UMVerse）重塑外科课程体系，其动态反馈与跨学科协作特性可缩短学习曲线，提升临床准备度，为21世纪外科医生培养设立新标准。

研究结论部分强调，DTAS通过提供患者特异性、实时交互的平台，有望重新定义外科培训与导航范式。其核心价值体现在提升手术精度、加速技能习得、优化患者结局，并通过远程协作增强全球手术可及性。未来需通过试点研究验证课程整合效果，并加强跨学科合作与伦理监管，以全面实现DTAS的转化潜力。这一框架不仅为外科教育注入新活力，也为精准手术时代的到来奠定了技术基础。