在近期举办的第二届主动健康上海论坛上，中国工程院院士刘玠提出一个引人深思的设想：未来每个人或将拥有专属的“数字孪生体”，通过数字化手段实现精准健康管理。这位82岁仍坚持每日锻炼、能完成引体向上的冶金领域专家，以“钢铁院士”的硬朗形象引发关注，其跨界健康领域的观点更成为论坛焦点。
刘玠指出，人体数字孪生的实现依赖于现代医疗检测技术的突破。当前智能穿戴设备已能实时监测心率、血氧、体温等生命体征，甚至通过汗液分析、肌电检测等手段获取深层健康数据。智能手机搭载的AI芯片算力远超数十年前的超级计算机，可对海量生物信息进行实时分析，为构建数字化人体模型提供技术支撑。
“健康本质上可转化为数据形态。”刘玠解释称，通过整合可穿戴设备、医疗记录及物联网设备采集的实时数据，结合遗传信息与生活方式的综合数据集，配合三维扫描、高分辨率成像等技术，能够创建出与物理人体精准对应的虚拟模型。这种“双胞胎”交互系统可实现持续同步，动态反映个体随时间变化的健康状态。
国际数据公司的预测显示，全球数据量将在2028年激增至393.8泽字节，较2018年增长近10倍。其中智能家居、智能汽车等设备产生的健康相关数据增速显著，为人体数字建模提供了丰富的数据源。刘玠强调，大数据与人工智能的融合发展，使人类首次具备全面解析复杂生物系统的能力，为个性化健康管理开辟新路径。
在解放军总医院顾瑛院士等专家参与的研讨中，数字技术驱动主动健康的理念得到深化。刘玠援引法律条文指出，公民作为健康第一责任人，需通过科学手段提升健康素养。专家们认为，将专业健康知识转化为易掌握的日常管理技能，是推动“主动健康”理念落地的关键。
这种数字化健康管理模式具有显著优势。数字孪生体不仅能模拟药物反应、预测疾病轨迹，更可突破传统群体数据局限，建立基于个体生理特征的常规健康模式。通过持续采集的生物标记物、行为数据与环境信息，系统能精准识别健康风险，为个性化干预提供依据。
技术实现层面，人体数字孪生涉及多学科交叉创新。生物传感器需提升检测精度与舒适度，AI算法要优化数据处理效率，虚拟建模技术则需突破三维重构的准确性。当前研究正聚焦于如何将离散的健康指标整合为动态系统模型，使数字孪生体真正成为反映人体真实状态的“镜像”。
尽管前景广阔，该领域仍面临数据隐私、算法偏见等技术伦理挑战。专家呼吁建立统一的数据标准与安全框架，确保个人健康信息在采集、传输、分析全流程中的安全性。同时需加强跨学科人才培养，推动医学、工程学、信息科学的深度融合。
随着5G、物联网技术的普及，人体数字孪生的应用场景正不断拓展。从慢性病管理到运动康复，从药物研发到老年照护，这项技术有望重构健康产业生态。刘玠预测，未来十年内，数字孪生体将成为个人健康管理的标配工具，推动医疗模式从被动治疗向主动预防转变。
