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用于精准健康的深度数字表型分析和数字孪生:是时候深入挖掘了。

Deep Digital Phenotyping and Digital Twins for Precision Health: Time to Dig Deeper.

作者信息

Fagherazzi Guy

机构信息

Luxembourg Institute of Health, Department of Population Health, Digital Epidemiology Hub, Strassen, Luxembourg.

出版信息

J Med Internet Res. 2020 Mar 3;22(3):e16770. doi: 10.2196/16770.

DOI:10.2196/16770
PMID:32130138
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7078624/
Abstract

This viewpoint describes the urgent need for more large-scale, deep digital phenotyping to advance toward precision health. It describes why and how to combine real-world digital data with clinical data and omics features to identify someone's digital twin, and how to finally enter the era of patient-centered care and modify the way we view disease management and prevention.

摘要

这一观点阐述了为推进精准医疗,迫切需要开展更多大规模、深度数字表型分析。它说明了为何以及如何将现实世界的数字数据与临床数据及组学特征相结合,以识别某人的数字替身,以及如何最终进入以患者为中心的医疗时代,并改变我们看待疾病管理和预防的方式。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f534/7078624/0248e4a4dbc5/jmir_v22i3e16770_fig1.jpg
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