在近期舉辦的第二屆主動健康上海論壇上，中國工程院院士劉玠提出一個引人深思的設想：未來每個人或將擁有專屬的“數字孿生體”，通過數字化手段實現精準健康管理。這位82歲仍堅持每日鍛煉、能完成引體向上的冶金領域專家，以“鋼鐵院士”的硬朗形象引發關注，其跨界健康領域的觀點更成為論壇焦點。

劉玠指出，人體數字孿生的實現依賴于現代醫療檢測技術的突破。當前智能穿戴設備已能實時監測心率、血氧、體溫等生命體征，甚至通過汗液分析、肌電檢測等手段獲取深層健康數據。智能手機搭載的AI芯片算力遠超數十年前的超級計算機，可對海量生物信息進行實時分析，為構建數字化人體模型提供技術支撐。

“健康本質上可轉化為數據形態。”劉玠解釋稱，通過整合可穿戴設備、醫療記錄及物聯網設備采集的實時數據，結合遺傳信息與生活方式的綜合數據集，配合三維掃描、高分辨率成像等技術，能夠創建出與物理人體精準對應的虛擬模型。這種“雙胞胎”交互系統可實現持續同步，動態反映個體隨時間變化的健康狀態。

國際數據公司的預測顯示，全球數據量將在2028年激增至393.8澤字節，較2018年增長近10倍。其中智能家居、智能汽車等設備產生的健康相關數據增速顯著，為人體數字建模提供了豐富的數據源。劉玠強調，大數據與人工智能的融合發展，使人類首次具備全面解析復雜生物系統的能力，為個性化健康管理開辟新路徑。

在解放軍總醫院顧瑛院士等專家參與的研討中，數字技術驅動主動健康的理念得到深化。劉玠援引法律條文指出，公民作為健康第一責任人，需通過科學手段提升健康素養。專家們認為，將專業健康知識轉化為易掌握的日常管理技能，是推動“主動健康”理念落地的關鍵。

這種數字化健康管理模式具有顯著優勢。數字孿生體不僅能模擬藥物反應、預測疾病軌跡，更可突破傳統群體數據局限，建立基于個體生理特征的常規健康模式。通過持續采集的生物標記物、行為數據與環境信息，系統能精準識別健康風險，為個性化干預提供依據。

技術實現層面，人體數字孿生涉及多學科交叉創新。生物傳感器需提升檢測精度與舒適度，AI算法要優化數據處理效率，虛擬建模技術則需突破三維重構的準確性。當前研究正聚焦于如何將離散的健康指標整合為動態系統模型，使數字孿生體真正成為反映人體真實狀態的“鏡像”。

盡管前景廣闊，該領域仍面臨數據隱私、算法偏見等技術倫理挑戰。專家呼吁建立統一的數據標準與安全框架，確保個人健康信息在采集、傳輸、分析全流程中的安全性。同時需加強跨學科人才培養，推動醫學、工程學、信息科學的深度融合。

隨著5G、物聯網技術的普及，人體數字孿生的應用場景正不斷拓展。從慢性病管理到運動康復，從藥物研發到老年照護，這項技術有望重構健康產業生態。劉玠預測，未來十年內，數字孿生體將成為個人健康管理的標配工具，推動醫療模式從被動治療向主動預防轉變。