人体究竟有多奇妙? 在4.5平方米的皮肤下，我们拥有300万个汗腺，1600万个毛囊。我们的心脏如同永动机一样，不断地收缩舒张运送血液。我们知道学界一直致力于大脑数字化的研究，那么人体的数字化是否同样也拥有价值呢?我们能否将每一根肌腱、神经甚至所有细胞都模拟出来，去探索人体生长和衰老的奥秘?

　　相比神经元数量难以计数的复杂大脑，人体的数字化似乎没有那么困难。那么今天我们的人体数字化已经走到了哪一步?又能够发挥出哪些作用呢?基本来说，人体数字化分为三步，第一步是物理上的数字化，第二步是生理上的数字化，第三步则是智能上的数字化。物理上的数字化，是将人体结构在电脑中合成三维图案，细致到还原出每一处骨骼和器官，在电脑中调用查看时，就如同真的在解剖尸体一样。

　　生理上的数字化，则是追踪人体的各种提升数据，从心率、体温再到血压血糖等等，严格记录下人体功能应用的生理反应，如此以来可以让人体在数字世界中“活起来”。至于智能上的数字化，概念就和模拟大脑十分接近了，主要是为了弄明白人类意识的运作方式。有了以上几步后，就可以对真实人体进行动静态多源数据采集，并通过几何、物理、生理和智能建模后，构建的数字化人体。

　　目前来说，人体数字化正进行到第一步和第二步，第三步则相对遥远。首先我们可以来看看，物理上的人体数字化是如何实现的。说来有些恐怖，物理上的人体数字化，是通过对人类遗体冷冻后切片再扫描而实现的，也只有这样，才能将人体精准的还原成数字图像。

　　从全球来看，美国是率先开启这一计划的国家。从1986年开始筹备，直到13年后的1993年，一位男性死刑犯参与了这项计划。当时关于遗体的身份和自愿性，都引起了很大争议。1994年，一位死于心脏病的女性又参与了这项计划，关于其自愿与否，至今仍然成谜。这两具遗体分别被切割成了1毫米和0.33毫米的切片，并且被记录成了CT、磁共振成像和解剖图像，向全球4000所医疗结构开放数据。

　　在物理人体数字化中，最著名的志愿者是一位名为苏珊·波特的女性，她在2000年得知自己罹患癌症后，便主动联系了相关机构，称愿意捐赠出自己的遗体。此后在15年的时间中，她参观未来将处理自己的手术刀和切割器，甚至还与参与计划的医学生们打成一片。在2015年去世时，物理人体数字化的技术也已经获得了长足的进步，苏珊的遗体被切割成了27000片，是至今最为精细的处理方式。如今医学机构正在对苏珊的各个组织、器官、血管等进行描绘标注，未来将开放出更多细节化数字人体数据。

　　相比之下，生理性的人体数字化进展还不够成熟，大多数时候是由移动健康创业公司主导。加利福尼亚大学的教授LarrySmarr就是一位人体数字化记录支持者，他每天在腰带上佩戴配建，记录自己在不同状态下的心跳、血压、运动量等等150项数据。除此之外，他每个月还会记录一次自己的血液指标和肠道菌落数据。

　　综合这些数据，LarrySmarr认为自己可以通过计算的方式对自己生活状态进行量化，如同建立起汽车的仪表盘，好知道什么时候应该“保养汽车”了。更有甚者，一位来自奥克兰的创业者从十五年前就开始记录自己的人体体征状况，甚至连第一次接吻时的心率状态都忠实纪录。

　　据皮尤研究中心的调查显示，有75%使用手环等体征记录设备的人，都愿意与其他人分享自身的数据。苹果曾经推出的ResearchKit，也主张全球多款帕金森、糖尿病、心脏病等等应用的用户分享数据用作研究。ResearchKit仅仅上线三天，就有超过4.1万人自愿参与数据分享。

　　虽然用户本身不介意数据分享，但这一过程本身在法律的合理性方面较为敏感，并且耗时很长。同时也有科学家称，这样时时刻刻记录自身体征数据，很容易造成神经敏感形成疑病症状况，不知道是依靠自己生理上的自然反应来判断健康状况，还是依赖设备上的数据。

　　从物理角度来说，人体数字化完美解决了医学解剖资源的不足。解剖遗体本身就是一个不可逆的过程，在医学机构、医科学校中非常紧缺。而有了数字化的人体，解剖再“复原”的过程可以被无限重复。尤其是未来结合上VR、AR技术，这些用数据构成的人体可以在教学和科研的过程中发挥更多作用。或许医学生不再需要围在实验室里，在世界各地就可以通过VR眼镜进行远程科研工作和学习。

　　而从生理角度来说，人体数字化则可以在药物、治疗方式等等的实验中发挥作用。通过对人体体征数据的记录，可以通过机器学习将生活方式与身体状况进行映射，将睡眠、运动量等等与身体健康的关系进行映射，从而给出合理的生活方式指导。如果能够实现分子细胞层次的物理模拟，更是可以进行药物的虚拟实验和临床实验，大幅度降低药物研发周期，也可以减少对人体试药需要。

　　当然，人体数字化意味着海量数据的处理和传输，这一切也要建立在机器学习、5G传输、云平台等等技术的支持之上。相比更复杂的大脑模拟，人体数字化已经走在了路上。相信不久之后，那些为人体数字化无私贡献遗体和数据的人，就能在人类医学发展历史上发挥出更多价值。