外媒 | 新加坡SingHealth利用数字孪生技术扩展数字疾病监测项目

新加坡SingHealth正在使用数字孪生技术进入数字疾病监测系统项目的下一阶段，扩展其应用范围，将数字孪生技术应用于实时监测、分析、预测和模拟疾病爆发的同时，结合医疗数据和床位管理系统等数据源系统，推广到SingHealth机构的其他应用。

过去几年中，公共医疗集团注意到三维疾病爆发监测系统（3D-DOSS）测试项目在实际应用中的潜力。即将推出的4D-DOSS将应用数字孪生技术，用于实时监测、分析、预测和模拟疾病爆发，同时通过与数据源系统（如临床数据和床位管理系统）集成，将数字孪生技术用于SingHealth机构的其他应用。

例如，樟宜综合医院现在正在使用数字孪生技术预测关键情况下的人员配备和资源需求，如伤员，并协助工作流程重新设计以满足其不断变化的需求。数字孪生技术还被用于规划未来东部综合医院的医疗设施。

SingHealth创新与转型总监李真儿表示：“我们非常兴奋地看到数字孪生技术在增强医疗各个方面（如资源优化、应对疾病爆发、预测医疗设施规划的未来需求等方面）的可能性，以便在意外情况下灵活应变，提高护理的效率。”

预计明年7月启动的4D-DOSS项目由新加坡总医院、卫生部和SingHealth资助支持。

医院仍然缺乏跟上快速发展和移动的传染病的能力。他们花费大量时间手动提取数据，需要24到36小时的延迟和额外的时间进行数据处理。数字孪生技术现在被新加坡的公共卫生机构（如SingHealth）利用，通过使用先进的空间映射，能够及早发现快速传播的疾病爆发。

数字孪生技术在新加坡的医疗领域中还是比较新的。在2020年，SingHealth启动了3D-DOSS项目，将匿名患者数据集成到新加坡总医院物理空间的数字副本中。该系统使工作人员能够可视化和评估疾病在时间和距离上的传播，检测测试数据中的感染集群，并预测未来感染的风险。它还能够生成暴露联系人的报告，节省手动数据收集、清理和分析数据的时间。此外，3D-DOSS提供了深入的分析。

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