《2022中国健康产业白皮书（易凯-AI健康）》（学习笔记）-56

当然，数字孪生在实际应用中依然面对诸多挑战。首先是数据及安全的挑战：例如多维度多尺度数据采集的一致性、数据传输的稳定性和准确性不能保障、海量数据的处理效率和安全存储能力欠缺等。其次是商业模式的挑战：例如应用价值不足、兼容性差、盈利模式不明等。还有多系统融合互通的挑战：例如数据歧义、数据关联性不明确、数据可用性和质量有待提高、多源异构数据难融合、通讯接口协议及相关数据标准不统一、数据的分享与开放机制不完善等。我们认为，数字孪生在医疗健康领域具备较大商业化潜力的应用方向首先会在药企端和患者端得到转化。