A Revolution of Personalized Healthcare: Enabling Human Digital Twin with Mobile AIGC

计算机科学 医疗保健 移动计算 计算机网络 移动电话技术 计算机安全 互联网隐私 移动无线电 经济增长 经济
作者
Jiayuan Chen,Changyan Yi,Hongyang Du,Dusit Niyato,Jiawen Kang,Jun Cai,Xuemin Shen
出处
期刊:IEEE Network [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1 被引量:8
标识
DOI:10.1109/mnet.2024.3366560
摘要

Mobile artificial intelligence-generated content (AIGC) refers to the adoption of generative artificial intelligence (GAI) algorithms deployed at mobile edge networks to automate the information creation process while fulfilling the requirements of end users. Mobile AIGC has recently attracted phenomenal attentions and can be a key enabling technology for an emerging application, called human digital twin (HDT). HDT empowered by the mobile AIGC is expected to revolutionize the personalized healthcare by generating rare disease data, modeling high-fidelity digital twin, building versatile testbeds, and providing 24/7 customized medical services. To promote the development of this new breed of paradigm, in this article, we propose a system architecture of mobile AIGC-driven HDT and highlight the corresponding design requirements and challenges. Moreover, we illustrate two use cases, i.e., mobile AIGC-driven HDT in customized surgery planning and personalized medication. In addition, we conduct an experimental study to prove the effectiveness of the proposed mobile AIGC-driven HDT solution, which shows a particular application in a virtual physical therapy teaching platform. Finally, we conclude this article by briefly discussing several open issues and future directions.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Alice0210发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
xwc发布了新的文献求助10
1秒前
牛xiangyun完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
薛武发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6应助xiiixixiixi采纳,获得10
4秒前
wrh发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
Salut发布了新的文献求助10
6秒前
bobo完成签到 ,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
深情安青应助咚咚采纳,获得10
9秒前
ruru发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
ontheway发布了新的文献求助10
10秒前
yo完成签到 ,获得积分10
11秒前
顾末完成签到,获得积分10
13秒前
Alice0210完成签到,获得积分10
15秒前
852应助666采纳,获得10
15秒前
jingsihan发布了新的文献求助10
16秒前
nick完成签到,获得积分10
16秒前
薛武发布了新的文献求助10
16秒前
aafrr完成签到 ,获得积分10
17秒前
yun关闭了yun文献求助
17秒前
芊瑶完成签到,获得积分10
17秒前
顾矜应助Iaint采纳,获得30
18秒前
20秒前
大模型应助熙慕采纳,获得10
20秒前
geopotter完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
coolcy完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
乐乐应助stk采纳,获得10
22秒前
情怀应助0_08采纳,获得10
22秒前
隐形曼青应助薛武采纳,获得10
23秒前
所所应助薛武采纳,获得10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
化妆品原料学 1000
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
小学科学课程与教学 500
Study and Interlaboratory Validation of Simultaneous LC-MS/MS Method for Food Allergens Using Model Processed Foods 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5643824
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4762069
关于积分的说明 15022410
捐赠科研通 4802071
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2567294
邀请新用户注册赠送积分活动 1524947
关于科研通互助平台的介绍 1484470