堆代码讯 当大型语言模型开始席卷生物医学领域，所有人都在期待 AI 能彻底改变医学：加速基因组研究、简化临床记录、加快药物研发…… 但一个绕不开的瓶颈卡住了整个行业的脚步：数据。对于罕见病、特殊病症这类边缘案例，可靠的标注数据极度稀缺；而就算有数据，患者隐私、伦理监管的限制，也让真实的医疗数据无法被自由用于 AI 训练与研究。

总部位于纽约的初创公司螳螂生物技术（Mantis Biotech），试图用一种全新的方案打破这个僵局：打造人体的 “数字孪生体”。通过生成符合真实人体物理规律的合成数据，他们试图彻底解决医学领域的数据可获得性难题 —— 不用真实患者的隐私数据，也能开展医疗研究、训练 AI 模型。

一.卡了 AI 医疗十年的瓶颈：缺数据，更不敢用数据

长期以来，生物医学领域的 AI 发展，都被数据问题牢牢卡住。基于海量数据训练的大模型，在常见病、标准化的医疗场景中表现亮眼，但一旦碰到罕见病、特殊生理特征这类边缘案例，就立刻 “失灵”—— 因为根本没有足够的、有代表性的标注数据来训练模型。更棘手的是隐私与伦理的枷锁。为了保护患者隐私，各国的监管都对医疗数据的使用设置了严格的限制：将患者的真实医疗数据纳入公共数据集、或是用于训练 AI，往往面临巨大的伦理与合规风险。这就导致了一个尴尬的局面：一边是海量的研究需求等着数据，另一边是大量的真实数据因为隐私限制，根本无法被利用。

数据的匮乏，也直接拖慢了整个医学行业的进度。据行业统计，仅仅是数据不准确这一个问题，就导致了约 80% 的临床试验出现延迟，每一次延迟都意味着数亿美元的成本浪费，以及新药上市时间的推后。对于罕见病领域而言，这个问题更加致命：很多罕见病的患者总数太少，根本无法凑够临床试验需要的样本量，导致无数潜在的新药永远无法完成试验、推向市场。

二.用数字孪生造 “虚拟人”：缺数据？我们自己造

Mantis 的解决方案，就是跳出对真实患者数据的依赖，自己造数据 —— 打造基于物理学的人体数字孪生体。这家公司的平台，首先会整合来自各个渠道的分散数据：从医学教科书、动作捕捉相机的记录，到生物传感器的监测数据、运动员的训练日志，再到临床的医学影像，所有和人体相关的信息，都会被整合到一起。随后，平台会用基于大语言模型（LLM）的系统，对这些格式各异的数据流进行路由、验证与合成，最终将所有信息输入一个物理引擎，生成高保真的人体数字孪生模型。

这个物理引擎，正是整个技术的核心。和普通的 AI 生成数据不同，Mantis 的数字孪生，是完全基于真实的人体解剖、生理物理规律构建的，这意味着生成的所有合成数据，都符合现实世界的物理规则，绝非凭空捏造的虚假信息。这也就让他们能轻松解决边缘案例的数据缺口。Mantis 的创始人兼 CEO 乔治亚・威切尔举了一个例子：如果要对一名缺指者做手部姿势估计，传统的 AI 根本做不到 —— 因为没有任何公开的、标注过的缺指者手部姿势数据集。但对 Mantis 的模型来说，这太简单了：“我们只需要调用物理模型，输入指令‘移除 X 手指’，然后重新生成模型就行，瞬间就能拿到我们需要的数据集。”

也就是说，只要有了这个通用的人体物理模型，不管是什么样的罕见生理特征、特殊的边缘案例，Mantis 都能快速生成对应的、符合现实的合成数据，彻底填补了数据的缺口。

三.从 NBA 运动员到罕见病患者，虚拟人打开了新可能

目前，Mantis 的技术已经率先在职业体育领域落地，这也刚好印证了技术的可行性。对于职业体育而言，对运动员的状态建模、损伤预测，是一个极强的需求，而 Mantis 的数字孪生刚好能满足这一点。威切尔透露，公司目前的主要客户之一，就包括一支 NBA 球队。他们为运动员打造专属的数字孪生体，能够完整还原运动员过去一整年的所有状态数据：每一天的跳跃动作变化，以及这些变化如何和睡眠时间、训练负荷、饮食情况联动，从而精准预测运动员的损伤风险。比如，一支 NFL 球队，可以通过这个模型，提前预测某名球员患上跟腱损伤的概率，从而提前调整训练计划，避免伤病。

但这只是开始。威切尔认为，这项技术的潜力，远不止于体育领域，它能彻底改变整个生物医学行业。未来，Mantis 计划将这项技术推广到预防性医疗领域，向普通用户开放平台，帮助普通人提前预测健康风险；更重要的是，他们正在将这项技术推向制药与临床试验领域 —— 为 FDA 的药物试验提供虚拟患者模型。

对于制药公司而言，这意味着他们可以在数字孪生的虚拟患者身上测试新药，模拟不同患者对药物的反应，不用再花费大量的时间和成本去招募真实的临床试验患者，尤其是对于罕见病来说，这几乎是唯一可行的试验方案。更重要的是，这彻底解决了隐私的问题。威切尔说，她希望人们能像小孩玩芭比娃娃一样对待这些数字孪生体：不用有任何顾虑，随便测试、随便研究，因为这只是虚拟的模型，根本不会侵犯任何真实用户的隐私。“我认为人们的真实数据根本不应该被利用，尤其是在我们有这些数字孪生体的情况下。”

四.740 万种子轮落地，虚拟医疗的未来正在到来

近日，Mantis 刚刚完成了 740 万美元的种子轮融资，由 Decibel 风投领投，Y Combinator 等机构跟投。这笔资金将被用于团队招聘、市场推广，加速技术的落地。对于整个医学行业而言，Mantis 的探索，打开了一个全新的方向：我们终于不用再在 “研究需求” 和 “患者隐私” 之间做两难选择了。通过数字孪生生成的合成数据，我们既能加速医学研究、加快药物研发，又能彻底保护患者的隐私，不用再触碰真实的敏感数据。

或许在不远的未来，我们再也不用为了罕见病的数据集发愁，也不用再为了 AI 训练收集用户的隐私数据，所有的研究，都可以在这些虚拟的数字孪生体上完成 —— 这或许就是生物医学研究的下一个时代。