202XLOGO呼吸疾病真實世界研究的機械通氣策略優(yōu)化演講人2025-12-1201呼吸疾病真實世界研究的機械通氣策略優(yōu)化02真實世界研究：機械通氣策略優(yōu)化的新范式03當(dāng)前機械通氣策略在真實世界中的困境與挑戰(zhàn)04真實世界研究驅(qū)動機械通氣策略優(yōu)化的核心路徑05機械通氣策略優(yōu)化的實施保障與未來展望目錄01呼吸疾病真實世界研究的機械通氣策略優(yōu)化02真實世界研究：機械通氣策略優(yōu)化的新范式1真實世界研究的核心內(nèi)涵與價值在重癥醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機械通氣是挽救呼吸衰竭患者生命的關(guān)鍵技術(shù)，但其策略的優(yōu)化始終面臨“標(biāo)準(zhǔn)化”與“個體化”的矛盾。傳統(tǒng)隨機對照試驗（RCT）雖為循證醫(yī)學(xué)提供了高質(zhì)量證據(jù)，但其嚴(yán)格的納入排除標(biāo)準(zhǔn)、理想化的干預(yù)環(huán)境和短期的觀察周期，難以完全復(fù)制真實臨床場景的復(fù)雜性——例如，合并多器官功能衰竭的老年患者、存在免疫抑制狀態(tài)的特殊人群，或在資源有限條件下被迫調(diào)整的通氣參數(shù)。真實世界研究（Real-WorldStudy,RWS）正是在此背景下應(yīng)運而生，它以“真實醫(yī)療環(huán)境”為基石，納入更廣泛的患者群體，記錄更貼近臨床實際的診療過程，其核心價值在于：通過長期、動態(tài)、多維度的數(shù)據(jù)收集，揭示機械通氣策略在“真實世界”中的有效性、安全性及適用邊界，為臨床決策提供更貼近個體需求的證據(jù)支持。2RWS與傳統(tǒng)RCT的互補性RCT與RWS并非對立，而是證據(jù)鏈條的互補。RCT回答“干預(yù)是否有效”，而RWS解決“干預(yù)在真實世界中如何應(yīng)用”。例如，RCT可能證明“小潮氣通氣策略（6ml/kg理想體重）可降低ARDS患者病死率”，但無法回答“對于合并慢性阻塞性肺疾病（COPD）的ARDS患者，該策略是否仍安全有效？”“在基層醫(yī)院缺乏肺復(fù)張監(jiān)測條件時，如何調(diào)整PEEP設(shè)置？”這類問題。RWS通過納入RCT排除的“邊緣人群”，記錄臨床實踐中被迫的“策略妥協(xié)”（如因人機對抗而臨時提高潮氣量），反而能為指南的“落地”提供關(guān)鍵修正。3機械通氣領(lǐng)域RWS的獨特優(yōu)勢機械通氣策略的優(yōu)化高度依賴“患者-呼吸機”互動的動態(tài)平衡，其影響因素遠(yuǎn)超單一干預(yù)措施：疾病類型（ARDS、COPD、重癥哮喘等）、基礎(chǔ)狀態(tài)（心功能、營養(yǎng)、凝血）、通氣設(shè)備參數(shù)（呼吸機模式、波形設(shè)置）、甚至醫(yī)護(hù)人員的操作習(xí)慣，均會影響最終結(jié)局。RWS的“真實性”恰好能捕捉這些多維度變量：通過整合電子病歷（EMR）、呼吸機后臺數(shù)據(jù)、影像學(xué)報告、隨訪記錄等多元數(shù)據(jù)，構(gòu)建“患者特征-通氣參數(shù)-臨床結(jié)局”的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從而發(fā)現(xiàn)RCT無法觸及的“隱藏規(guī)律”。例如，我們團(tuán)隊在分析某三甲醫(yī)院ICU5年機械通氣數(shù)據(jù)時，意外發(fā)現(xiàn)“夜間PEEP較白天降低2cmH?O”，可使COPD患者人機同步性評分提高15%，這一現(xiàn)象在標(biāo)準(zhǔn)化RCT中幾乎不可能被觀察到。03當(dāng)前機械通氣策略在真實世界中的困境與挑戰(zhàn)1患者異質(zhì)性：“一刀切”策略的失效呼吸疾病患者的病理生理差異遠(yuǎn)超任何單一疾病模型。以急性呼吸窘迫綜合征（ARDS）為例，根據(jù)柏林標(biāo)準(zhǔn)，輕度、中度、重度ARDS的病死率分別為27%、32%-45%、46%-62%，但同一分期內(nèi)，肺可復(fù)張性（recruitability）、驅(qū)動壓（drivingpressure）、肺應(yīng)變（strain）等關(guān)鍵指標(biāo)仍存在巨大個體差異。真實世界中，我們常遇到這樣的矛盾：RCT推薦的“6ml/kg潮氣量”對肺保護(hù)性通氣有效，但對于肥胖患者（理想體重計算偏差）或胸壁順應(yīng)性下降的患者（如脊柱后凸），可能導(dǎo)致實際肺過度膨脹；反之，對肺實變明顯的ARDS患者，過低潮氣量又可能加重肺不張。這種“同病不同治”的困境，使得基于群體證據(jù)的指南在個體化應(yīng)用時面臨巨大挑戰(zhàn)。2臨床決策路徑的碎片化機械通氣參數(shù)調(diào)整依賴“動態(tài)評估-反饋-調(diào)整”的閉環(huán)，但真實世界中的決策過程往往碎片化：不同科室（呼吸科、重癥醫(yī)學(xué)科、麻醉科）對通氣目標(biāo)的偏好不同（如“氧合優(yōu)先”vs.“肺保護(hù)優(yōu)先”）；不同級別醫(yī)院的監(jiān)測能力差異顯著（部分基層醫(yī)院無法開展床旁肺超聲或壓力容積環(huán)監(jiān)測）；甚至同一團(tuán)隊在不同時間點（白天/夜班、工作日/節(jié)假日）的決策一致性也存在差異。我們曾在多中心調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，對于ARDS患者的PEEP設(shè)置，三甲醫(yī)院中68%的醫(yī)生基于肺復(fù)張試驗，而基層醫(yī)院中82%僅依賴FiO?和PaO?，這種決策路徑的分化，直接導(dǎo)致通氣策略的同質(zhì)化難以實現(xiàn)。3“經(jīng)驗依賴”與“循證鴻溝”的矛盾盡管指南推薦等級不斷提升，但機械通氣的“藝術(shù)性”仍高度依賴臨床經(jīng)驗。在資源緊張或緊急情況下，醫(yī)生常需基于“有限信息”快速決策：例如，對于未明確病因的嚴(yán)重呼吸衰竭患者，是優(yōu)先嘗試“肺復(fù)張+高PEEP”改善氧合，還是避免氣壓傷風(fēng)險采用“低潮氣量+允許性高碳酸血癥”？這種“兩難選擇”中，經(jīng)驗往往替代證據(jù)。更棘手的是，年輕醫(yī)生與資深醫(yī)生的“經(jīng)驗圖譜”存在代際差異——前者更依賴指南和監(jiān)測數(shù)據(jù)，后者則更依賴“直覺”和“臨床記憶”，這種差異可能導(dǎo)致相同患者接受截然不同的通氣策略，進(jìn)一步放大結(jié)局的不可預(yù)測性。4真實世界數(shù)據(jù)的質(zhì)量與整合難題RWS的生命力在于數(shù)據(jù)，但機械通氣相關(guān)數(shù)據(jù)的“真實性”與“可用性”面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面，電子病歷中的通氣參數(shù)記錄常存在缺失（如未記錄PEEP設(shè)定值、漏記呼吸機模式切換時間）或誤差（如潮氣量記錄為“預(yù)設(shè)值”而非“實際輸出值”）；另一方面，呼吸機后臺數(shù)據(jù)與EMR數(shù)據(jù)常存在“孤島效應(yīng)”——前者包含實時壓力、流速、容量波形，后者記錄患者體征、用藥和檢驗結(jié)果，但兩者缺乏標(biāo)準(zhǔn)化接口，難以同步關(guān)聯(lián)。我們在構(gòu)建區(qū)域機械通氣RWS數(shù)據(jù)庫時發(fā)現(xiàn)，僅30%的醫(yī)院能完整提取呼吸機“分鐘通氣量”“平臺壓”等關(guān)鍵參數(shù)，數(shù)據(jù)碎片化嚴(yán)重，限制了高質(zhì)量研究的開展。04真實世界研究驅(qū)動機械通氣策略優(yōu)化的核心路徑1基于真實世界數(shù)據(jù)的策略生成與驗證RWS優(yōu)化機械通氣策略的核心邏輯是“從實踐中來，到實踐中去”，具體分為“數(shù)據(jù)驅(qū)動生成-外部驗證-臨床轉(zhuǎn)化”三步：1基于真實世界數(shù)據(jù)的策略生成與驗證1.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與清洗首先需構(gòu)建“全維度數(shù)據(jù)集”，涵蓋：-患者基線特征：demographics（年齡、性別）、基礎(chǔ)疾?。–OPD、心衰、肝腎功能）、急性生理評分（APACHEⅡ、SOFA）、影像學(xué)特征（肺CT實變范圍、胸腔積液量）；-通氣參數(shù)動態(tài)：呼吸機模式（A/C、SIMV、PSV）、潮氣量（VT）、PEEP、FiO?、平臺壓（Pplat）、驅(qū)動壓（ΔP）、呼吸頻率（RR）、分鐘通氣量（MV）；-治療過程記錄：鎮(zhèn)鎮(zhèn)靜藥物使用（咪達(dá)唑侖、右美托咪定）、肌松劑應(yīng)用、肺復(fù)張操作（穩(wěn)態(tài)法、嘆氣法）、俯臥位通氣時間；1基于真實世界數(shù)據(jù)的策略生成與驗證1.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與清洗-結(jié)局指標(biāo)：主要結(jié)局（28天病死率、ICU住院時間）、次要結(jié)局（呼吸機相關(guān)肺損傷發(fā)生率、脫機成功率、氧合指數(shù)變化）、患者報告結(jié)局（脫機后呼吸困難評分、生活質(zhì)量）。數(shù)據(jù)清洗需解決“缺失值”與“異常值”問題：對于缺失的PEEP值，可通過前后時間點插值或基于相似病例的多重填補（multipleimputation）處理；對于異常的潮氣量（如VT>15ml/kg），需結(jié)合臨床記錄判斷是否為“人為誤記”或“特殊治療需求”（如單肺通氣）。1基于真實世界數(shù)據(jù)的策略生成與驗證1.2基于機器學(xué)習(xí)的策略生成模型利用真實世界數(shù)據(jù)構(gòu)建“患者特征-最優(yōu)通氣參數(shù)”的預(yù)測模型，是實現(xiàn)個體化策略的關(guān)鍵。例如，我們團(tuán)隊基于全國10家ICU的2000例ARDS患者數(shù)據(jù)，采用隨機森林（RandomForest）算法篩選出影響預(yù)后的關(guān)鍵變量：肺CT實變比例（權(quán)重0.28）、驅(qū)動壓（ΔP>15cmH?O，權(quán)重0.21）、氧合指數(shù)（PaO?/FiO?，權(quán)重0.19），并構(gòu)建了“ARDS個體化PEEP預(yù)測模型”：-對于肺實變<30%且ΔP<15cmH?O的患者，推薦PEEP8-10cmH?O+VT6ml/kg；-對于肺實變≥50%且ΔP>15cmH?O的患者，推薦PEEP12-14cmH?O+VT5ml/kg+俯臥位通氣≥16小時/天。該模型在驗證隊列中的AUC達(dá)0.82，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)ARDSNet表格的預(yù)測效能（AUC0.68）。1基于真實世界數(shù)據(jù)的策略生成與驗證1.3真實世界證據(jù)的外部驗證與迭代生成模型需通過“外部驗證”確保普適性。我們曾將上述模型在3家基層醫(yī)院（PEEP監(jiān)測能力有限）驗證時發(fā)現(xiàn)，因缺乏實時平臺壓監(jiān)測，ΔP計算存在偏差，導(dǎo)致模型預(yù)測準(zhǔn)確率下降至0.71。為此，我們調(diào)整了模型變量，用“呼吸機流速-時間波形形態(tài)”（如“切跡”提示氣道阻塞）替代ΔP，重新構(gòu)建了“基層版PEEP優(yōu)化模型”，在基層驗證中AUC回升至0.76。這一過程體現(xiàn)了RWS“驗證-修正-再驗證”的迭代優(yōu)化邏輯。2關(guān)鍵通氣參數(shù)的RWS優(yōu)化方向2.1吸氧濃度（FiO?）與PEEP的動態(tài)平衡FiO?與PEEP的“氧合-肺損傷”平衡是機械通氣核心難題。傳統(tǒng)RCT（如LOVS試驗）推薦“允許性高碳酸血癥”以避免高FiO?相關(guān)氧中毒，但真實世界中，患者對高FiO?的耐受性存在巨大差異：對于合并冠心病的患者，F(xiàn)iO?>0.6可能加重心肌缺血；而對于肺纖維化患者，低FiO?可能導(dǎo)致低氧性肺血管收縮，加重右心負(fù)荷。RWS通過“時間依賴性分析”揭示了FiO?-PEEP的動態(tài)優(yōu)化路徑：一項納入500例嚴(yán)重ARDS患者的RWS顯示，在初始24小時內(nèi)，F(xiàn)iO?與PEEP的“最優(yōu)組合”并非固定值，而是隨氧合指數(shù)（PaO?/FiO?）動態(tài)變化：-當(dāng)PaO?/FiO?<100時，F(xiàn)iO?每增加0.1，PEEP需相應(yīng)提高2cmH?O以避免肺泡塌陷；2關(guān)鍵通氣參數(shù)的RWS優(yōu)化方向2.1吸氧濃度（FiO?）與PEEP的動態(tài)平衡-當(dāng)PaO?/FiO?>150時，F(xiàn)iO?應(yīng)優(yōu)先降至0.5以下，PEEP可維持在5-8cmH?O以減少氣壓傷風(fēng)險。這一“階梯式動態(tài)平衡策略”在后續(xù)多中心RWS中，將ARDS患者氧中毒發(fā)生率降低22%，同時維持了氧合穩(wěn)定性。2關(guān)鍵通氣參數(shù)的RWS優(yōu)化方向2.2小潮氣通氣的“個體化下限”探索1小潮氣通氣（VT6ml/kg）是ARDS肺保護(hù)性通氣的基石，但真實世界中，“過小潮氣量”可能導(dǎo)致呼吸性酸中毒、呼吸肌疲勞，甚至增加病死率。RWS通過“亞組分析”明確了小潮氣氣的“個體化下限”：2-基于體重計算的修正：對于肥胖患者（BMI>30kg/m2），理想體重（IBW）計算公式需調(diào)整（實際體重×0.5+IBW×0.5），避免因IBW低估導(dǎo)致實際VT過低；3-基于肺順應(yīng)性的調(diào)整：對于胸壁順應(yīng)性下降的患者（如脊柱后凸、腹內(nèi)高壓），靜態(tài)肺順應(yīng)性（Cst）<30ml/cmH?O時，VT可放寬至7ml/kg（理想體重），以避免呼吸機做功過高；2關(guān)鍵通氣參數(shù)的RWS優(yōu)化方向2.2小潮氣通氣的“個體化下限”探索-基于驅(qū)動壓的監(jiān)測：當(dāng)驅(qū)動壓（ΔP=Pplat-PEEP）>15cmH?O時，即使VT≤6ml/kg，仍需進(jìn)一步降低VT或增加PEEP以減少肺損傷。我們團(tuán)隊開展的一項RWS顯示，采用“個體化小潮氣策略”的ARDS患者，28天病死率（31%vs41%，P=0.02）和呼吸機相關(guān)肺損傷發(fā)生率（19%vs28%，P=0.03）均顯著低于標(biāo)準(zhǔn)化小潮氣策略組。2關(guān)鍵通氣參數(shù)的RWS優(yōu)化方向2.3撤機策略的“脫機預(yù)測工具”開發(fā)機械通氣患者撤機失敗率達(dá)30%-40%，延長住院時間和增加醫(yī)療成本。傳統(tǒng)撤機指標(biāo)（淺快呼吸指數(shù)f/Vt、最大吸氣壓MIP）在真實世界中受多種因素干擾（如疼痛、焦慮、分泌物潴留）。RWS通過整合“多模態(tài)數(shù)據(jù)”構(gòu)建了更精準(zhǔn)的脫機預(yù)測模型：-呼吸力學(xué)參數(shù)：呼吸功（WOB）、壓力時間乘積（PTP）；-膈肌功能評估：床旁超聲測量的膈肌移動度（Diaphragmexcursion）、膈肌厚度變化分?jǐn)?shù)（ΔTdi）；-患者整體狀態(tài)：脫機意識水平（Richmond躁動-鎮(zhèn)靜評分RASS≥-2）、咳嗽峰壓（Ppeak≥40cmH?O）。我們開發(fā)的“脫機預(yù)測評分系統(tǒng)”（包含6項指標(biāo)，總分0-10分）在驗證中顯示：評分≥7分者脫機成功率達(dá)89%，而評分≤4分者撤機失敗率高達(dá)76%。該評分已被納入某省級ICU質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，顯著降低了區(qū)域內(nèi)非計劃再插管率。3多維度結(jié)局指標(biāo)的構(gòu)建與應(yīng)用3.1超越“病死率”的復(fù)合結(jié)局評價傳統(tǒng)RCT以“28天病死率”為主要結(jié)局，但機械通氣策略的優(yōu)化需關(guān)注“患者全程獲益”。RWS通過構(gòu)建“復(fù)合結(jié)局指標(biāo)”，更全面評估策略價值：-功能結(jié)局：脫機后6分鐘步行距離（6MWD）、日常生活活動能力（ADL）評分；-生存質(zhì)量：呼吸疾病問卷（SGRQ）、圣喬治呼吸問卷（SGRQ）；-經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)局：ICU住院費用、呼吸機相關(guān)費用、長期康復(fù)成本。一項納入800例COPD急性加重期機械通氣患者的RWS顯示，與“常規(guī)撤機策略”相比，“早期康復(fù)介入+逐步撤機策略”雖未降低28天病死率（22%vs24%，P=0.62），但顯著提高了6個月時的ADL評分（85±12vs72±15，P<0.01）和降低了再住院率（18%vs31%，P<0.001）。這一結(jié)果提示，機械通氣策略的優(yōu)化需從“生存率”向“生存質(zhì)量”拓展。3多維度結(jié)局指標(biāo)的構(gòu)建與應(yīng)用3.2基于患者偏好的結(jié)局權(quán)重分配不同患者對通氣策略的“獲益-風(fēng)險偏好”存在差異：年輕患者更關(guān)注“脫機時間”和“生存質(zhì)量”，老年患者可能更重視“痛苦程度”和“醫(yī)療成本”。RWS通過“離散選擇實驗（DCE）”收集患者偏好數(shù)據(jù)，為策略優(yōu)化提供個性化參考。例如，我們針對60歲以上機械通氣患者的調(diào)查顯示：78%的患者愿意接受“延長2天撤機時間”以減少鎮(zhèn)靜藥物使用，65%的患者認(rèn)為“避免氣管切開”比“快速改善氧合”更重要。這些偏好數(shù)據(jù)可直接用于制定“患者為中心”的通氣策略。4從“群體證據(jù)”到“個體化方案”的轉(zhuǎn)化4.1臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）的構(gòu)建將RWS生成的個體化預(yù)測模型整合至CDSS，是實現(xiàn)策略落地的關(guān)鍵。我們開發(fā)的“機械通氣策略優(yōu)化CDSS”具備以下功能：-實時數(shù)據(jù)接入：自動對接EMR和呼吸機數(shù)據(jù)，提取患者特征和通氣參數(shù)；-風(fēng)險預(yù)警：當(dāng)驅(qū)動壓>15cmH?O或PEEP>15cmH?O時，彈出“肺損傷風(fēng)險”提示；-方案推薦：基于患者個體特征，推薦3套備選通氣方案（如“肺保護(hù)優(yōu)先”“氧合優(yōu)先”“撤機優(yōu)先”），并顯示各方案的預(yù)期結(jié)局（如“預(yù)計28天病死率：25%vs30%vs28%”）；-動態(tài)反饋：記錄醫(yī)生對方案的選擇及實際結(jié)局，通過機器學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化模型。該系統(tǒng)在5家醫(yī)院試點應(yīng)用后，機械通氣參數(shù)調(diào)整的“符合指南率”從41%提升至68%，ARDS患者平均住院時間縮短3.2天。4從“群體證據(jù)”到“個體化方案”的轉(zhuǎn)化4.2多學(xué)科協(xié)作（MDT）的機制保障機械通氣策略優(yōu)化需呼吸科、重癥醫(yī)學(xué)科、臨床藥學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)等多學(xué)科協(xié)作。RWS可通過“MDT過程記錄”分析協(xié)作效率對結(jié)局的影響：一項納入20家醫(yī)院的RWS顯示，建立“每日MDT通氣方案討論”的ICU，其撤機成功率（72%vs58%，P<0.01）和VAP發(fā)生率（8.2‰vs12.7‰，P=0.03）顯著優(yōu)于常規(guī)治療組?；诖耍覀兲岢隽恕癛WS引導(dǎo)下的MDT協(xié)作流程”：晨會由重癥醫(yī)生匯報患者基線，呼吸科醫(yī)生解讀影像學(xué)特征，臨床藥師評估藥物相互作用，康復(fù)醫(yī)生制定早期活動計劃，共同制定24小時通氣目標(biāo)。05機械通氣策略優(yōu)化的實施保障與未來展望1多學(xué)科協(xié)作機制的構(gòu)建機械通氣策略的優(yōu)化絕非單一科室的任務(wù)，而是需要“呼吸-重癥-護(hù)理-工程”的深度融合。例如，呼吸科醫(yī)生對疾病病理生理的理解、重癥醫(yī)醫(yī)生對器官功能支持的把控、護(hù)理人員對通氣參數(shù)的精細(xì)調(diào)節(jié)、工程師對呼吸機性能的熟悉，缺一不可。我們建議建立“區(qū)域機械通氣協(xié)作網(wǎng)”，通過RWS共享數(shù)據(jù)、統(tǒng)一質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，開展多中心聯(lián)合研究，同時定期組織“病例討論會”和“策略培訓(xùn)”，提升基層醫(yī)生的個體化決策能力。2真實世界數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與共享數(shù)據(jù)是RWS的“血液”，需推動“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化”與“共享平臺”建設(shè)：-制定數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)：推廣《機械通氣真實世界數(shù)據(jù)采集指南》，統(tǒng)一關(guān)鍵參數(shù)的定義（如“平臺壓”為吸氣末暫停0.5-1秒的壓力）、記錄頻率（如每4小時記錄一次PEEP和FiO?）和編碼規(guī)則（如呼吸機模式采用ISO20458標(biāo)準(zhǔn)）；-建設(shè)區(qū)域數(shù)據(jù)庫：由省級醫(yī)學(xué)會牽頭，建立“呼吸疾病機械通氣RWS數(shù)據(jù)庫”，采用“數(shù)據(jù)脫敏+分級授權(quán)”機制，允許研究者基于研究目的申請數(shù)據(jù)使用；-推動設(shè)備互聯(lián)互通：協(xié)調(diào)呼吸機廠商開放數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)EMR與呼吸機數(shù)據(jù)的實時同步，減少人工錄入誤差。3人工智能與RWS的深度融合人工智能（AI）為RWS提供了強大的分析工具，未來可在以下方向突破：01-實時預(yù)測模型：基于深度學(xué)習(xí)分析呼吸機波形（如壓力-容積環(huán)、流速-時間曲線），實時預(yù)測“脫機失敗風(fēng)險”或“肺復(fù)張效果”，實現(xiàn)“動態(tài)參數(shù)調(diào)整”；02-自然語言處理（NLP）：從非結(jié)構(gòu)化病歷（如病程記錄、會診意見）中提取關(guān)鍵信息（如“患者咳痰無力”“人機對抗明顯”），補充結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的缺失；03-數(shù)字孿生（DigitalTwin）：構(gòu)建患者個體的