最近一个月，某医疗模型公司创始人陈欢接连收到了四拨客户的产品需求，有来自药企的，也有CRO公司的，还有医院层面的。
这些需求高度类似，客户希望他能借助AI大模型，开发一批虚拟患者，用来预测相关药物在早期临床试验中的效果。
AI虚拟患者并不是什么新鲜事。
但传统的AI虚拟患者，大多应用于医学教育场景。最典型的就是VSP（虚拟标准化患者），它能够模拟真人患者和医生互动，在问诊、检查、治疗等环节辅助医生的临床训练。
近年来，随着大模型技术的普及，临床研究开始成为AI虚拟患者的另一个试炼场。
它的大致逻辑是，借助真实患者的个人信息，为其再造一个数字分身。理论上，这个分身可以虚拟出患者在接受不同治疗后的生理轨迹，用于优化临床决策，降低研究成本。
业内将其称为“数字孪生”。
在很长一段时间里，“数字孪生”都只是一项偏前沿理论的技术概念。数据质量、模型能力、监管态度，都还不足以支撑它作为产品，真正进入临床研究的工作流中。
但情况在今年6月发生了转变。
先是美国FDA发布《模型引导的药物研发通用原则》，明确指出，由模型引导的药物开发，其证据可以作为监管决策的补充支持。
5天后，中国国家药监局等四部门也联合发文，明确鼓励应用虚拟患者（数字孪生）技术，允许在真实试验前用数字模型模拟优化方案。