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Amanda Randles: 创新数字孪生，引领医学预测新纪元

Amanda Randles，一位计算机科学家，正致力于构建数字孪生技术，旨在通过模拟人体系统，为医学预测带来前所未有的精准度。她的愿景是复制每一个个体的身体，利用足够详尽的数据和计算能力，实现非侵入式诊断与治疗。

从青少年到博士

Randles的求学生涯始于密歇根州一所融合数学与科学的中心，那时她便萌生了将编码与生物学相结合的职业理想。她以物理学与计算机科学双学位毕业于杜克大学，并在IBM工作三年，期间有幸接触到了先进的Blue Gene超级计算机。随后，她在哈佛大学深造，获得应用物理学博士学位。在那里，她创立了Harvey模型，这一血液循环模拟系统后来被移植至杜克大学的数字孪生实验室。2023年4月，因她在开创性研究方面的杰出贡献，Randles荣获计算机协会计算奖，并获得25万美元的奖金。

数字孪生的潜力

Randles的最新系统能够获取患者的血管三维图像，并模拟血液动力学变化，为医生提供全面的血液流动分析。除了常规测量如脉搏和血压外，该系统还能观察血管内血液的动态行为，包括漩涡和血管壁承受的压力。这项技术已显著提升心血管疾病的诊断与治疗能力，其模型能够模拟超过70万次心跳，相当于一周的时间，且具有交互性，允许医生预测特定干预措施（如药物治疗或支架植入）的影响。

数据与图形的桥梁

在与Quanta杂志的访谈中，Randles分享了她的发现与见解。她指出，早在高中时代，她便对生物科学与计算技术的交叉领域产生了浓厚兴趣。在IBM工作期间，她首次接触到超级计算机的应用，这成为她职业道路上的重要转折点。Randles团队开发的Harvey模型不仅实现了动脉和血流的三维可视化，还引入了图形技术，使其能够与虚拟现实接口集成，进行虚拟手术操作。

预测与决策的增强

Randles强调了模拟结果的实际价值，尤其是在医生能够通过可视化壁剪应力时，对支架选择产生影响。此外，她指出涡流与长期不良效果之间的关联，有助于医生识别需要特定干预措施的区域。Harvey模型的扩展版本则旨在实现更全面的血流模拟，捕捉复杂细胞行为，并支持虚拟手术操作，其设计目标是能够测试不同物理模型，扩展到全身血流模拟，并与虚拟现实接口无缝集成。

计算密集型挑战与机器学习的应用

面对数据量庞大的挑战，Randles团队正积极探索使用机器学习工具来优化计算效率。通过与较小物理模型结合，他们能够快速训练患者特定的模型，从而实现实时预测，如动脉狭窄程度变化对整体血压的影响。这种方法显著提高了预测速度，使得在患者就诊期间就能进行互动式分析。

未来展望与挑战

Randles展望了数字孪生技术的无限潜力，强调了将神经系统、淋巴系统等其他生物系统纳入考虑的重要性。她认为，整合来自多个系统的数据，并在反馈回路中实现系统间的通信，是实现这一目标的关键步骤。面对这一挑战，Randles强调了逐步整合各个系统的策略，以及不断探索新技术的可能性。

结语

Amanda Randles的工作展示了数字孪生技术在医学领域的巨大潜力，为个性化医疗提供了全新的视角。通过创新的计算方法与图形技术的结合，她推动了医学预测的精准度，为未来的健康管理和疾病治疗开辟了崭新的道路。