应用案例
虚拟肺在患者诊疗全程中带来可量化价值的环节。
胸外科的未来
个性化术前仿真
我们的数字孪生使胸外科医生能够在进入手术室之前，针对每一位患者详细探索、分析并规划手术方案。借助以高分辨率 CT 为基础、并由 AI 驱动的功能模型增强的三维重建，医生可以准确评估结节、外周气道、通气分布与血管结构。该术前仿真支持更具针对性的临床决策，并显著降低手术风险。
决策支持与手术策略
Medlea 集成了预测模型，用于估计肺叶或肺段切除等术式对残余肺容量的功能学影响。系统通过直观的仪表板与性能曲线（ROC、AUC）呈现结果，涵盖肺气肿、纤维化、胸腔积液和通气-血流比失调等数字生物标志物。这一先进的决策支持能力可改进手术规划，并辅助筛选适合微创或机器人手术的候选患者。
融入多学科临床路径
Medlea 平台的设计目标是无缝融入涉及外科医生、呼吸内科医生、麻醉医生与手术室护士的多学科工作流。临床病例可通过云端或本地服务器共享，从而实现协同规划与病例讨论。这种数字化方式可增强协作、缩短术前准备时间，并支持 ERAS（术后加速康复）方案的实施。
ICU 机械通气优化
患者特异性肺部建模
在重症监护场景中，Medlea 可基于高分辨率 CT 扫描，对肺部结构与功能进行实时的患者特异性建模。系统重建精细的通气分布图，凸显区域性差异，例如过度膨胀、通气不足以及可复张的肺组织。这一精度水平可支持临床医生评估每位患者的肺力学基础，超越通用化的通气方案。
AI 驱动的通气策略支持
Medlea 自有的分形 AI 引擎可仿真不同通气设置及其对气体交换、肺应力与顺应性的预期影响。临床医生可借助这些仿真结果比较 PEEP 滴定、潮气量调整与俯卧位通气等策略。通过对结果的可视化呈现，重症医学医生能够采用更具肺保护性和个体化的通气策略，降低呼吸机相关性肺损伤（VILI）的风险。
临床决策与撤机优化
该平台还通过跟踪通气效率、预测患者对撤机尝试的反应，支持 ICU 的日常决策。源自数字孪生的动态指标可提供失代偿或具备拔管条件的早期预警信号。这有助于形成更安全、更以数据为依据的撤机过程，并有助于缩短 ICU 住院时间、改善康复结局。
预测性肺部诊断
基于 AI 的生物标志物检测
Medlea 运用先进的 AI 技术，从胸部 CT 扫描中检测并量化数字生物标志物，从而支持对肺气肿、纤维化、肺结节、胸腔积液及新冠后遗病变等情况的早期识别。
风险分层与疾病进展建模
除检测之外，Medlea 还提供预测分析能力，用于对患者进行风险分层并建模疾病随时间的进展。
高风险人群的筛查与预防性照护
Medlea 也可用于面向高风险人群（如吸烟者或存在职业性肺部暴露的患者）的筛查项目。
支持肺部治疗药物的研发
药物反应的计算机模拟评估
Medlea 的数字孪生提供了一个强大的平台，用于仿真并可视化药物化合物对肺部结构与功能的影响。
临床试验的患者分层
在临床研究中，Medlea 通过识别呈现特定影像生物标志物的个体，支持更精准的患者选择与分层。
用于疗效监测的定量生物标志物
在整个临床试验过程中，Medlea 通过持续跟踪动态影像生物标志物，提供一致且定量的治疗反应监测。