利用数学图像处理技术，生物技术医学找到了一种从人类心脏一对一制造数字心脏的方法。这种方法为临床诊断开辟了全新的可能性。

尽管治疗方案不断改进，但心血管疾病仍然是常见的死亡原因。用一个例子解释说，治疗的成功与否因患者而异，并取决于个体的临床表现，约30%的心脏病患者植入起搏器进行机械性心跳再同步，但治疗并不成功。

为了能够提前了解患者个体差异，研究人员开发一种计算机模型，利用它，医生可以预先模拟最佳的治疗方案，大大提高治疗的成功率。

一对一数字心脏模型

研究人员使用了磁共振成像、心电图和其他心脏检查的诊断数据，从这些数据材料中拼凑出患者心脏的数字图像。这种定制的模型最终提供了丰富的信息，有助于了解个人的临床信息，并运行各种治疗方案。

要在计算机中模拟这样的心跳，必须计算数百万个变量。这需要复杂的数学程序、特殊的算法和特殊的硬件，每秒可以执行数十亿次计算操作。未来研究人员希望进一步改进这项技术，实现心跳各功能方面的全自动调节。这需要在基础研究方面进一步努力，特别是在那些允许高度个性化的机器学习和人工智能领域。

这一方法是基于最新的人工智能方法进行优化控制，并侧重于波在心脏中的传播，这是由心肌纤维的排列控制的，并尝试使用机器学习技术将控制元素合并到模型中，使模拟的心跳尽可能接近真实的心跳。

目前研究认为，临床上可用的全自动数字一对一心脏原型最早可以在2022年进行测试。