机械设备或复杂模型的数字孪生模型已被证明非常有用，特别是对于远程监控

那是数字双胞胎的概念定义，物理定义是许多技术的结合，包括传感设备网络（通常是高速通信），数据和建模的聚集地，例如云混合云和其他奇特的体系结构，仿真模型大规模数据和计算的能力，尤其是边缘计算，云计算和人工智能的能力都是必不可少的要素，重要的是，一个“事物”如何工作的模型，具有很高的保真度。

在喷气发动机的示例中，即使在相同的模型上，每个发动机也都有其独特的特性

使用的历史模式，所连接的飞机，其运行条件，维护的质量和节奏以及其运行中发生的任何超出范围的事件，飞机发动机制造商不仅意识到这些问题，而且还为发动机配备了许多冗余传感器，商业航空的安全记录证明了设计师和制造商对操作的差异和细节的理解程度。

数字孪生模型和仿真模型之间已经有所不同

它们已经使用了数十年，并且可能使用相同类型的传感器数据，尽管并非总是如此。但是，模拟会在模拟过程中生成和处理数据，模拟的全部目的是预测可能发生的事情，而不是当前发生的事情。

设计仿真与科学一样是艺术，并且总是很复杂

但是仿真模型的特征是从逻辑开始的，在当今世界，情况恰恰相反，在一个完整的模型内部，我们从一个假设开始，收集尽可能多的数据，然后机器寻找模式，例如经典的倾向模型试图理解人类下一步将做什么，即使人类是不可预测的，这些模型可以在短时间内发挥良好的性能，但总体而言，它们的预测能力很低，但风险也很大，这在医学上是不可接受的。对治疗或预防保健的伦理影响是极端的。

除了收集和分析数据之外，它还具有通过设计数字模型来对齐整个系统的运动部分而改变医学的潜力

这既适用于个人，也适用于医疗保健领域，目的是收集见解，以便及时做出更好的决策，并希望获得更好的结果，医学数字双胞胎-仍不成熟医药数字双胞胎是一种不成熟的技术，它建议动态地反映“-组学”（在分子术语中添加“组学”意味着对一组分子进行全面或全局的评估），例如基因组学，生物组学，蛋白质组学或代谢组学，以及个体随时间变化的物理标记，人口统计学和生活方式数据。

通过识别与正常人的差异来实现个性化医学

在我们目前的知识水平上这是否可行还值得怀疑，但是有一些项目将数字孪生技术用于人体各部分，例如心脏。如果研究人员选择将心脏视为泵，那是行不通的，心脏充满神经递质，有感觉的上皮细胞，甚至还有自己的微生物组，换句话说它比刚开始脸红时要复杂得多，然而可能会出现一些有用的效果，但这是人类数字双胞胎的全部问题-研究人员远远超出了他们的滑雪技巧。

数字双胞胎的一些问题是有问题的：

1、正常：数字模型用于描绘一个人的正常情况，但与人群的模式进行比较。道德上的区别可能是基于数据中的模式，数字双胞胎的伦理和社会影响尚不清楚。

2、不平等：该技术可能仅在有限的范围内可用，并且在整个人群中确定的模式可能导致我们在较差的AI中观察到的歧视。

3、隐私权：医疗机构，保险公司或任何其他组织对某人的生物学，遗传，身体和生活方式信息有持续，详尽了解的含义，这是一个令人困扰的道德问题。

孪生人类有很多问题，以至于还没有准备好黄金时段

但是，该技术在医疗保健领域有合理可行的应用：具有运营策略，能力，人员配备和护理模型的医院数字双胞胎与工程模型更加吻合，例如帮助解决床位短缺（嗯，这是一个简单的模型），病菌传播，员工日程安排和手术室（看起来很有希望），效果将是改善患者的护理和表现（显然还包括成本）。

遗传学前沿，“卫生保健领域的数字孪生：新兴工程范例的伦理意义”

数字双胞胎也有可能影响一个人的身份，因为可以将意义分配给数据中的模式，基于数字双胞胎的医疗保健所固有的工程范式将为治疗和改善提出新的伦理，法律和社会问题，例如，数字双胞胎可以挑战平等，人与人之间的差异可以根据他们所汇编的信息中的差异进行清晰定义，并变得极为透明，从而可能导致细分和歧视，个人数字双胞胎是一种渐近数据密集型方案，阐明了有关个人生物和生活方式数据的生产和使用的治理的重要性。