上海
数字分身工作原理：AI预测血糖反应并指导饮食。 据The Verge于2026年10月14日报道，该网站资深评测记者维多利亚·宋（Victoria Song）分享了她使用Twin Health公司"数字分身"应用程序约100天的经历。该程序通过持续采集用户的身体成分、血糖和血压等数据，构建一个由AI驱动的虚拟代谢模型，并以红、橙、绿三色标记食物对血糖的潜在影响——红色为不理想，橙色为一般，绿色为理想。
硬件配置：多设备协同采集健康数据。 用户需佩戴连续血糖监测仪（CGM），并配合使用智能体重秤、智能血压袖带等设备。宋于2026年6月收到Twin Health寄来的全套设备包，包括Dexcom G7 CGM、智能秤、血压袖带、复合维生素和甘氨酸镁补剂等。她还前往Quest Diagnostics完成首次抽血化验，并利用Apple Watch收集活动数据。
数据记录：初期需严格日志。 在项目启动后的最初30天里，宋需要详细记录每餐饮食与身体数据，并每两周与人类教练及医生进行一次复盘。教练会根据数据反馈调整方案。完成90天数据收集后，用户需接受第二次抽血以评估效果。
健康改善：多项代谢指标回升。 复检结果显示，宋的代谢健康评分提高了9分。此前困扰她的肝功能指标除一项外已恢复正常；甘油三酯水平下降70mg/dL；炎症标志物hs-CRP也显著降低。虽然胰岛素抵抗仍然存在，但程度有所减轻。宋表示，这些指标此前就在缓慢改善，但使用数字分身期间下降速度明显加快。
现存局限：数据负担与隐私挑战。 宋坦言，数字分身促使她养成了更健康的饮食习惯，但持续记录数据带来的疲劳感不容忽视。她对数字分身在高风险医疗场景（如癌症治疗）中的应用持审慎态度，强调该技术依赖大量敏感健康数据，数据隐私和信任问题仍待解决。
下一步计划：再延长三个月。 基于尚未达成减少用药的初步目标，宋决定将数字分身实验再延长三个月。教练表示，有了前期数据基础，后续记录频率可适当降低。她希望借此进一步改善肝脏指标。
参考链接:
https://www.theverge.com/column/1011264/digital-twin-metabolism-ai-twin-health
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
