这是《Optimizer》专栏，由The Verge高级评测编辑Victoria Song每周发布，专门分析和讨论那些号称能改变你生活的最新设备与产品。
过去大约100天里，我的早晨有了新的节奏。醒来后，我要做的第一件事就是“喂养”我的数字分身。它消耗的是我的代谢数据，而它一天中的第一顿"餐"，就是智能体重秤直接传来的身体成分数据。
这些数据记录到应用程序后，我会走到厨房，用一个Owala水杯装柠檬水来服药，这同样会被记录下来。周一的时候，我还会做几次深呼吸、测量血压，把这些数据也提供给我的数字分身。接下来就是考虑早餐了，我会先咨询我的数字分身。
我的数字分身与其说是个机器人克隆体，不如说是一个由AI驱动、用颜色标注的食物数据库，它能预测我吃下某种食物后血糖会如何反应。红色代表不太好，橙色代表一般，绿色代表理想。这个系统是基于我提供的数据以及动态血糖监测仪采集的数据构建的。
一碗蛋白脆谷乐配牛奶会怎样？我的数字分身告诉我，如果单独吃是橙色，但如果饭后散步就是绿色。于是我就这么吃、这么做。完成后，我会把这些记录到Twin Health应用里。几小时后，应用会根据我的血糖反应生成一份分析报告，我的"分身"也会因此变得更准确。至此，我的分身"吃饱"了。
接下来的大约99天里，这个流程不断重复。
数字分身在身体健康领域——无论是医学还是体育运动——都是一个相对较新的概念。它是基于各种数据点（化验结果、可穿戴设备数据、影像资料、基因图谱等）构建的人体虚拟模型，并随时间不断更新。一旦建立，临床医生就可以利用AI先在患者的数字分身上"测试"某种药物或治疗方案，来观察患者可能的反应。理论上讲，这还能帮助医疗服务提供者评估受伤风险、预测疾病进展，并在最大限度减少对真实患者不良影响的情况下实施预防性护理。人们认为，这或许有朝一日能帮助实现个性化医疗的理想。而代谢指导，或许是目前现实世界中风险最低、收益最高的一种应用形式。
那台白色的秤是我的Twin Health体重秤。不建立数字分身的时候，我有时也用它来帮忙监控Pablo（宠物）的体重。
我的代谢分身是在6月份"诞生"的，当时Twin Health公司给我寄来了一个巨大的箱子。Twin Health是一个帮助人们"治愈"代谢系统的数字分身项目（比如减重、管理糖尿病、改善睡眠等）。目前它还无法大规模下载使用。数字分身技术仍处于实验阶段，目前这项服务只能通过企业或私人医疗计划获取，通常面向有慢性代谢问题的人群。Twin Health会提供建立数字分身所需的一切：我需要用90天的Dexcom G7动态血糖监测仪、一台智能体重秤、一个智能血压计、三瓶复合维生素和甘氨酸镁，以及我的Apple Watch。随后，我还去了Quest Diagnostics做了一次抽血化验。
几天后，我和我的Twin Health健康教练Amanda（一位真人）以及一位医生进行了视频通话，回顾我的化验结果。屏幕上展示了一堆数字和公式。结果显示：我的肝脏确实有些炎症，这也不难理解，因为我之前被诊断出中度非酒精性脂肪肝；胰岛素抵抗也确实存在，尽管我的糖化血红蛋白和空腹血糖指标都正常；我的胰腺显然在超负荷工作，但产生胰岛素的β细胞数量目前看起来还算正常；甘油三酯偏高，不过其余血脂指标都正常。
在此之前我就知道自己遗传了不太好的代谢体质。作为非糖尿病患者，一年来测试各种动态血糖仪的经历已经充分说明了这一点。但当医生下线、Amanda让我说出自己的目标时，我开始含糊其辞地表达了一个愿望：希望能减少维持我这中年代谢系统正常运转所需的药物数量。数字分身能帮我做到这一点吗？
也许可以。Amanda记下了我的目标，安排了两周后的回访电话，并鼓励我在最初30天内尽可能记录所有饮食。等到第90天，我还要再做一次抽血检查。
从很多角度来说，我很庆幸我的数字分身没有自己的虚拟形象——至少我看不到。我更喜欢这种抽象的颜色标签。看看一杯菠萝或一根配着番茄酱和腌菜的火鸡热狗会显示什么颜色，倒也有些新鲜感。（分别是橙色和绿色。）有时，我会想起石黑一雄的反乌托邦小说《别让我走》，书中的克隆人被培养出来是为了捐献器官。当然这个比喻并不完全贴切，AI驱动的数字分身并不能真正进食、死亡或感受疼痛。我大概是把自己对"在虚拟代谢体上测试食物"这件事的不适感，拟人化成了中世纪宫廷里那种小丑般的试毒者形象。
不过，随着数月过去，我忍不住注意到我的数字分身是多么"饥饿"，以及这给我带来了多大的消耗——每次"喂养"分身时，我都感觉像被抽走了一部分精力。构建这个东西需要海量的个人数据，即使对我这种习惯追踪和分析大量健康数据的人来说也是如此。在和Amanda两周一次的沟通中，她提到，追踪疲劳是Twin Health用户最常见的反馈之一。
我的行为确实发生了变化，有预料之中的，也有意料之外的。每当需要记录饮食时，我往往会更倾向于避开不健康的零食，因为我不想被应用程序"批评"。但这并没有带来任何有意义的体重下降。而且，尽管我设定了减少用药的目标，实际进展也并不像我期望的那样顺利。
我的数字分身给出的代谢预测，也没让我获得太多惊喜。不过看到对我来说，一碗嫩豆腐汤配白米饭稳稳地显示为绿色或橙色（取决于饭后是否运动），还是挺有成就感的。（低碳水饮食？你们休想从我手里抢走米饭。）我测试过太多动态血糖仪和AI营养应用了，对这些结论已经不会感到惊讶，不过我觉得对刚开始关注代谢问题的人来说，这些信息还是很有用的。
Twin Health每两周一次的沟通确实激励我重新开始训练。我一直对自己的健身计划比较自律，但需要向另一个人（而且不是家人）亲口汇报进展的额外责任感，激发了我内心那股争强好胜的劲头。在因药物副作用感到虚弱了几个月之后，我最近终于感觉自己强壮到可以不间断地跑完5公里。在Amanda的督促下，我也重新开始了力量训练。
但最重要的是，100天后，我的复查化验结果显示出明显改善。Amanda说，自从加入项目以来，我的代谢健康评分提升了9分。一年前医生曾因为我的肝酶指标而瞪大眼睛，如今除了一项之外，其余指标都已恢复正常。这些数字在我尝试数字分身之前就已经在慢慢改善，但在尝试这套方法之后，改善速度明显加快了。我的甘油三酯下降了70mg/dL，高敏C反应蛋白（一种反映整体炎症水平的生物标志物）也有显著下降。我的胰岛素抵抗依然存在，但程度有所减轻。
面对这样的结果，我确实无法反驳，对吧？
其实我还是可以质疑的。数字分身这个概念的根基在于信任。正如我前面所说，代谢相关的应用场景属于高回报、低风险的类型。如果你为减重、糖尿病管理，或者"提升精力""改善睡眠"这类相对模糊的目标，给数字分身提供大量数据，即便失败了也不会立即危及生命，毕竟还有药物和其他途径可以尝试。
但个性化医疗则是完全不同的领域。研究人员正在探索数字分身在代谢之外的应用，比如癌症护理和研究。考虑到化疗过程有多么煎熬，这里面蕴含着巨大的潜力，但同时也面临巨大挑战。首先就是数据隐私方面的信任负担。数字分身对数据如饥似渴，它们的准确性依赖于持续不断、高质量且高度敏感的个人信息流，而这些信息又会影响未来的决策。如果我在三个月的低风险环境中记录数据都感到不堪重负，那在更高风险的场景中又会如何？治疗结束后，数字分身该如何存续？如果治疗失败，这些数据又该如何"延续"下去？
至于我自己，我已经决定让我的数字分身再"活"三个月。尽管目前成效有限，我还没有放弃减少部分药物用量的想法。而且在让肝脏指标完全恢复正常这件事上，我也需要尽可能多的帮助。Amanda也说，既然我已经打下了坚实的基础，现在不必再那么严格地记录数据了——风险越低，灵活度也就越大。
所以，今天，我要问问我的数字分身，对一份蛋白华夫饼加一勺花生酱和一点蜂蜜，再配上一些菠萝怎么看。结果是橙色，不过老样子，饭后散个步就能变成绿色。
Q&A
Q1：数字分身是什么？
A：数字分身是基于一个人的各种数据点（如化验结果、可穿戴设备数据、影像资料、基因图谱等）构建的虚拟模型，并随时间持续更新。临床医生可以利用AI在数字分身上"测试"药物或治疗方案，来预测真实患者可能的反应。
Q2：Twin Health的数字分身项目具体是做什么的？
A：Twin Health是一个帮助人们改善代谢健康的数字分身项目，比如减重、管理糖尿病、改善睡眠等。用户需要通过动态血糖监测仪、智能体重秤、智能血压计等设备持续提供代谢数据，系统会据此预测用户吃特定食物后的血糖反应。
Q3：使用数字分身代谢指导项目效果如何？
A：经过100天的数据记录和跟踪，作者的代谢健康评分提升了9分，肝酶指标基本恢复正常，甘油三酯下降了70mg/dL，反映炎症水平的生物标志物也明显下降，胰岛素抵抗程度有所减轻。不过构建数字分身需要持续记录大量个人数据，容易产生追踪疲劳感。
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